基于之前讨论的基础原理和局限，本章研究了使得生成对抗网络在质量、稳定性、和可控性方面大幅提升的架构创新。标准GAN在生成高分辨率图像或保持训练稳定性方面常遇到困难。在此，我们学习旨在解决这些问题的特定架构。

我们将涵盖几项重要进展：

• 渐进式增长（ProGAN）： 学习如何在训练期间逐步提升网络分辨率，帮助稳定高清晰度图像的生成过程。
• 基于风格的生成（StyleGAN / StyleGAN2）： 理解基于风格的生成器的运作方式，包括映射网络和自适应实例归一化（AdaIN），这些机制增强了对生成图像属性的控制。
• GAN扩展（BigGAN）： 研究正交正则化和自注意力等技术，这些技术使得GAN可以在更大规模上有效训练，生成高质量和多样化的样本。
• 非配对图像转换（CycleGAN）： 学习循环一致性损失的思路，其公式为 $L_{cyc}(G, F) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[||F(G(x)) - x||_1] + \mathbb{E}_{y \sim p_{data}(y)}[||G(F(y)) - y||_1]$，使得在没有配对数据的情况下进行域间转换成为可能。
• 注意力机制： 分析如何引入自注意力层帮助模型捕获长距离空间依赖关系。

通过剖析这些架构，你将了解驱动现代高性能生成模型的原理。本章还包括StyleGAN等重要组件的实际实现指导。