StyleGAN2-ADA：带有自适应判别器增强(ADA)的官方TensorFlow实现

简介：
StyleGAN2-ADA是NVIDIA推出的基于TensorFlow框架的StyleGAN2升级版，特别加入了自适应判别器增强技术(ADA)，用于提升图像生成的效果和多样性。 具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2 — TensorFlow正式实施 作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila 摘要： 在使用有限的数据集训练生成对抗网络(GAN)时，通常会遇到判别器过度拟合的问题，这会导致训练过程不稳定。我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著改善这种情况下的训练稳定性。该方法无需修改损失函数或网络架构，并且适用于从头开始的训练以及在其他数据集上对现有GAN进行微调的情况。我们在几个不同的数据集中展示了使用仅几千张训练图像便能取得良好效果，通常能够使StyleGAN2的结果与更少数量级的图像相匹配。我们希望这可以为GAN开辟新的应用领域。此外，研究还表明广泛使用的CIFAR-10实际上是一个有限的数据基准。