趋近智
高级生成对抗网络
章节 1: 重温GAN基本原理
生成器-判别器架构
最小最大目标函数
常见的训练不稳定现象
原版GAN的局限性
深度卷积GANs (DCGANs) 回顾
章节 2: 高级GAN架构
渐进式生成对抗网络 (ProGAN)
基于风格的生成器架构 (StyleGAN)
StyleGAN2 改进
大规模GAN训练 (BigGAN)
GAN中的自注意力机制
非配对图像到图像转换 (CycleGAN)
StyleGAN 组件的动手实现
章节 3: GAN训练的动态与稳定性
不收敛的难题
模式坍塌：成因与后果
其他散度：Wasserstein 距离
WGAN 中的权重剪裁
梯度惩罚 (WGAN-GP)
谱范数归一化
双时间尺度更新规则 (TTUR)
相对论生成对抗网络
WGAN-GP 的实现：实践
章节 4: 条件式与可控生成
条件式GAN（cGAN）介绍
cGAN的架构
信息最大化GAN (InfoGAN)
StackGAN：文本到图像生成
通过潜在空间操作控制属性
解耦度量与挑战
构建条件生成对抗网络：实操练习
章节 5: 生成对抗网络的定量与定性评估
评估生成模型的挑战
定性评估：视觉图灵测试
Inception Score (IS)：计算方法与局限性
Fréchet Inception 距离 (FID): 公式
解读 FID 分数
分布的准确率与召回率
感知路径长度 (PPL)
FID分数计算：实践
章节 6: GANs：不只生成图像
离散数据带来的难题：文本生成
强化学习方法 (SeqGAN, RankGAN)
连续近似（Gumbel-Softmax）
基于GAN的音频合成 (WaveGAN, SpecGAN)
视频生成与预测
三维数据生成 (点云, 网格)
使用GANs生成图
章节 7: 实施、优化与工具应用
选择深度学习框架
高级优化器 (AdamW, Lookahead)
超参数调整策略
权重初始化技术
调试不稳定的GAN训练
混合精度训练
大型GAN的分布式训练策略
性能分析与优化
优化GAN实现：实践
评估生成模型的挑战
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- Generative Adversarial Nets, Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, 2014 Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2014) DOI: 10.48550/arXiv.1406.2661 - 本文介绍了生成对抗网络的基本框架，包括最小最大目标函数。理解其训练动态对于识别其损失行为带来的评估挑战至关重要。
- GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium, Martin Heusel, Hubert Ramsauer, Thomas Unterthiner, Bernhard Nessler, Sepp Hochreiter, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Vol. 30 DOI: 10.48550/arXiv.1706.08500 - 提出了Fréchet Inception Distance (FID)，这是一个被广泛接受且稳健的指标，通过比较特征表示的统计数据来评估生成图像的质量和多样性。
- Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models, Tuomas Kynkäänniemi, Tero Karras, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila, 2019 NeurIPS 2019 DOI: 10.48550/arXiv.1904.06991 - 提出了一种改进的Precision和Recall指标，对生成模型的保真度（Precision）和多样性（Recall）进行单独评估，有助于明确这两个方面之间的权衡。