在回顾了GAN基础知识之后，本章考察了生成对抗网络 (GAN)设计中的几项重要进展。虽然基本的GAN提供了一个起点，但它们在输出分辨率、训练稳定性和生成过程控制方面常遇到局限。在此，我们将学习专门为应对这些问题而开发的架构。

我们将涉及：

• 渐进式增长GAN (ProGAN): 一种能实现稳定训练的方法，通过逐步增加网络深度来生成高分辨率图像。
• 基于风格的生成器 (StyleGAN变体): 那些能对图像属性提供更好控制的模型，借助风格混合和自适应实例归一化 (normalization) (AdaIN) 等技术。
• 非配对图像到图像转换 (CycleGAN): 一种采用循环一致性损失 ($L_{\text{cyc}}$) 的方法，用于域适配，无需配对训练样本。

此外，我们将研究根据特定输入生成数据的方法，引入注意力机制 (attention mechanism)以捕获长程依赖，以及分析和操作潜在空间 $z$ 来影响生成输出的技术。一个动手实践部分将侧重于实现StyleGAN架构的核心组成部分。