progress GAN
GAN 的逐步增长分多个阶段训练 GAN 网络。在第 1 阶段，它接受一个潜在特征z并使用两个卷积层生成 4×4 图像。然后，我们用生成的图像和 4×4 的真实图像训练鉴别器。一旦训练稳定，我们再添加 2 个卷积层以将图像上采样到 8×8，再添加 2 个卷积层以在鉴别器中对图像进行下采样。
事实上，如果我们总共有 9 个阶段，我们就可以生成 1024 × 1024 的名人形象图像。
当每个阶段添加新层时，它会平滑淡入，权重 α 从 0 到 1 下面逐渐线性增加。
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