stylegan2-ada:具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2-官方TensorFlow实施

具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2 — TensorFlow正式实施 用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras，Miika Aittala，Janne Hellsten，Samuli Laine，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 摘要：使用太少的数据训练生成对抗网络（GAN）通常会导致判别器过度拟合，从而导致训练分散。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制，该机制可显着稳定有限数据体制中的训练。 该方法不需要更改丢失功能或网络体系结构，并且适用于从头开始训练以及在其他数据集上对现有GAN进行微调时。 我们在几个数据集上证明，仅使用几千个训练图像就可以取得良好的效果，并且通常将StyleGAN2的结果与较少的图像数量级进行匹配。 我们希望这将为GAN开辟新的应用程序域。 我们还发现，实际上，广泛使用的CIFAR-10只是一个有限的数据基准，并将