A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks---阅读笔记

这篇文章是根据一个数据集来生成各种风格的图片，可以认为是GAN-2.0版本。使用FID距离来判断生成的图片是不是真实的。
下图就是产生图片，几乎可以以假乱真。

现在有一种想法,让时频二维图尽可能的仿真出来新的图片
让时频二维图也产生类似的"风格"变化,我们能不能做出类似的干扰?
如果对方是这样"风格"的变化,我们能不能识别出来
可以顺着师兄的文章接着做一下
目前该文献阅读到2.1节
仅仅将截断利用在低分辨率上，高分辨率的细节不会受到影响，这是怎么做到的？
先不在意这些细节吧，往下接着看。

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