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丰富的背景和纹理图像的生成是各类生成模型追求的终极目标,ImageNet 的生成已然 成为检验生成模型好坏的一个指标。 在各类生成模型中,GAN 是这几年比较突出的,18 年新出的 SNGAN [1]、 SAGAN [2] 让 GAN 在 ImageNet 的生成上有了长足的进步,其中较好的 SAGAN 在 ImageNet 的128x128 图像生成上的 I n c e p t i o n S c o r e ( I S ) [3] 达到了 52 分。 BigGAN 在 SAGAN 的基础上一举将 IS 提高了 100 分,达到了 166 分(真实图片也 才 233 分),可以说 BigGAN 是太秀了
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