飞桨PaddlePaddle论文复现：LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS

百度顶会论文复现营：

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论文解读：

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摘要

尽管最近在生成性图像建模方面取得了进展，但成功地从诸如ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的样本仍然是一个难以捉摸的目标。为此，我们在最大规模上训练生成性对抗网络，并研究这种规模下的不稳定性。我们发现，将正交正则化应用到生成器中，使其易于接受一个简单的“截断技巧”，通过减少生成器输入的方差，允许对样本保真度和多样性之间的权衡进行精细控制。我们的修改导致了模型，这些模型在类条件图像合成中开创了最新的技术水平。在ImageNet上以128×128分辨率进行训练时，我们的模型（BigGANs）的初始分数（IS）为166.5，Fréchet初始距离（FID）为7.4，比之前的最佳IS为52.52和FID提高了18.65。

总结

我们已经证明了从自然生成模型和多种多样性模型中产生的优势。作为我国最先进的模型之一，它在很大程度上提高了模型的性能。我们还分析了大型GANs的训练行为，用其权值的奇异值来表征其稳定性，并讨论了稳定性与性能之间的相互关系

个人总结

通过百度顶会论文复现营课程的学习，自己对生成对抗网络有了更深的理解，通过对LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS文章的解读，更加深刻了解到BigGan的强大。最后希望自己在深度学习方向上能够越来越好，能够尽快达到自己理想的彼岸！感谢百度顶会论文复现营课程。

附录[资料下载]

GAN和视频分类 入门的几篇文章

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GAN5篇论文代码下载链接

1.LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS
https://github.com/sxhxliang/BigGAN-pytorch
2. Few-shot Video-toVideo Synthesis
https://github.com /NVlabs/few-shotvid2vid
3. First Order Motion Model for Image Animation
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
4.StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains
https://github.com/clovaai/stargan-v2
5. U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation
https://github.com/znxlwm/UGATIT-pytorch

飞桨API与torch对照表，点击链接下载

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