该论文提出了一种使用多项式调和径向基函数来优化生成对抗网络中鉴别器的方法，进而对数据的潜在空间分布进行建模，并证明在实验验证中，这种方法显着优于传统的鉴别器架构。

Jun, 2023

本研究提出了一种名为 GANO 的生成对抗神经操作器模型，可用于学习无限维函数空间上的概率。通过使用 Wasserstein 标准对其进行实例化，证明了其在真实世界函数数据上的优越性能。

May, 2022

本篇文章介绍了基于概率生成对抗网络 (PGAN) 的新型 GAN 变体， 它将概率模型 (在本例中是高斯混合模型) 整合到 GAN 框架中，从而支持一种新的损失函数，并提供一种有意义的衡量网络生成输出质量的方法，实验证明 MNIST 数据集的 PGAN 能够生成逼真的图像并计算出与生成图像质量相关的似然度，同时 PGAN 在处理 GAN 训练过程中通常存在的稳定性问题方面具有更好的性能。

Aug, 2017

该论文介绍了一种新的生成对抗网络模型，称为 PresGAN。PresGAN 可以有效减少 “mode collapse” 现象，并且通过优化熵正则化对抗性损失，并添加噪声，使得可以估算概率密度。实验结果表明，PresGAN 生成的样本质量高，且可以有效缩小传统 GAN 和变分自编码器之间预测对数似然的差距。

Oct, 2019

本文探讨了使用生成对抗网络 (GAN) 合成高度逼真图像的优化问题，针对当下模型存在的问题，提出了一种修改规则和设计模型的方法。实验表明，我们的方法可以更有效地训练 GAN 模型，并以 3D 物体投影问题为例进行了验证。

May, 2017

本文介绍了一种名叫 HyperGAN 的生成模型，用于学习神经网络参数的分布，并使用它生成包含有效参数的深度神经网络。HyperGAN 可以用于大规模和多样化的生成，可以用于标记 MNIST 和 CIFAR-10 数据集，能提供比标准集合更好的不确定性评估。

Jan, 2019

该研究论文介绍了一种基于 Transformer 的方法来直接建模多边形网格，并通过输入不同的对象类别、体素和图像等信息，生成可用的高质量网格，同时在表面重建指标上表现出很好的性能。

Feb, 2020

本文通过分析实际情景下 GAN 的泛化能力，证明了原始 GAN 的损失函数训练得到的鉴别器的泛化能力较差，并提出了一种零中心梯度惩罚策略以改善鉴别器的泛化能力，并保证 GAN 的收敛和泛化。通过在合成和大规模数据集上的实验，验证了理论分析的正确性。

Feb, 2019

本文从实用角度出发，分析评估生成对抗网络的常见错误和可重现性问题，并提供预训练模型。

Jul, 2018

通过提出一种新的正则化方法，我们克服了 GAN 模型分布和数据分布之间维度不匹配的局限性，并证明了该正则化方法在多种常见图像生成任务中的有效性。

May, 2017