ICMLFeb, 2018

几何分数：一种比较生成对抗网络的方法

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TL;DR本文提出了一种新的基于几何学性质的 GAN 模型性能度量方法，可以定量和定性地评估生成样本的质量和模式崩溃的程度。该算法适用于各种类型的数据集，并不仅限于视觉数据。我们在多种真实模型和数据集上测试了该方法，并展示了其提供的 GANs 特性新洞察。
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发现论文，激发创造
  • 生成对抗网络评估指标的实证研究

    本文研究了生成对抗网络（GAN）的评估方法，发现基于核最大均值差（MMD）和最近邻（1-NN）等指标，可以较好地满足评估需要，同时具备区分真实样本与生成样本的性质，并探究了几种著名 GAN 模型的特性。

    Jun, 2018

  • 深度生成图像模型的几何学及其应用

    本文基于几何学的角度探究 GAN 潜在空间的性质和图像变异机制，并提出一种基于网络结构的方法计算 GAN 图像多丽安流形的黎曼度量，这一方法可以有效地优化潜在空间的优化等应用，并便于解释变换维度。

    Jan, 2021

  • BourGAN: 具有度量嵌入的生成网络

    本文讨论了生成对抗网络（GANs）中的模式坍塌问题，提出了一种基于度量空间的几何视角来嵌入数据，以解决自动确定潜在空间维度和构造高斯混合模型的方法，进而改进目标函数，通过理论分析支持每个方法步骤，并验证了该方法能够在真实和合成数据上产生分布于大多数模式中的样本，避免不需要的样本，性能优于现有 GAN 变体。

    May, 2018

  • 评估生成模型的精准度和召回率指标的改进

    本研究提出了一种评估度量标准，以明确，非参数化表示真实和生成数据流形， 可以分别和可靠地测量图像生成任务中样本的质量和覆盖范围， 并且展示了该度量标准在 StyleGAN 和 BigGAN 方面的有效性。同时，我们分析了 StyleGAN 的多个设计变体以更好地了解模型架构，训练方法与样本分布属性之间的关系，并识别出新的改进方法。最后，我们将度量标准扩展到个体样本的感知质量估计，并使用它来研究潜空间插值。

    Apr, 2019

  • 利用几何度量实现网格不变的三维生成深度学习

    该论文提出了一种可以处理不同参数化的、基于核的计量的网络架构，可以用于人脸的生成学习任务。

    Jun, 2023

  • GAGAN: 几何感知生成对抗网络

    该论文介绍了一种新的图像生成方法，采用几何形状模型将几何信息纳入生成过程，生成出具有任意面部属性的逼真人脸图像。

    Dec, 2017

  • 使用训练所提供的分歧量来量化评估 GANs

    本文通过使用通常仅用于培训的散度和距离函数来对各种类型的 GAN 性能进行评估，观察了所提出的度量之间的一致性，发现测试时间指标并不支持使用相同训练时间标准的网络，我们还将所提出的度量与人类感知分数进行比较。

    Mar, 2018

  • 几何生成对抗网络

    该研究揭示了 GAN 模型的几何思想，提出了通过 SVM 分离超平面最大化间隔的几何 GAN，证明了其可以收敛到鞍点，并显示其优越的性能。

    May, 2017

  • 我的 GAN 有多强？

    本研究提出了两种基于图像分类的测量标准，GAN-train 和 GAN-test，以评估各种 GAN 方法的召回率和准确率。研究结果表明，数据集的难度与 GAN 质量呈负相关，并发现这两种度量标准可以更好地评估 GAN 的性能。

    Jul, 2018

  • GAN 评价指标的利弊

    本文综述了 24 个量化和 5 个定性评估措施，重点评估基于 GAN 的生成模型，并提供了 7 个期望，并评估了一个给定的措施或措施家族是否与它们兼容。

    Feb, 2018