AAAIDec, 2020

可裁剪生成对抗网络

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TL;DR本文提出了一种可以灵活调整生成器宽度以适应不同质量和效率平衡的 slimmable GANs，通过利用多个共享部分参数的判别器对生成器进行训练，并提出了一种逐步原位提纯技术以增加不同宽度之间的一致性，并通过切片条件化 BN 的方式将标签信息纳入不同的宽度中。
发现论文，激发创造
  • TinyGAN：基于 BigGAN 的有条件图像生成蒸馏

    提出了一种基于黑盒知识蒸馏的 GAN 模型压缩方法，将 BigGAN 作为教师网络，用较少的参数训练学生网络以模拟其功能，有效地缩小模型规模并在图像生成方面取得了有竞争力的表现。

    Sep, 2020

  • 淬炼对抗网络

    通过引入一种简单的方法，使真实数据分布经过一个‘透镜’传达给辨别器，让生成器逐步揭示出更多细节特征，改善了 GAN 训练的质量、稳定性和收敛速度，对各种 GAN 架构如 DCGAN、LSGAN、WGAN-GP 都可行。

    Feb, 2018

  • GAN 瘦身：通过统一的优化框架实现全能的 GAN 压缩

    该研究提出了一个名为 GAN Slimming 的统一优化框架，将多种压缩方法与 GAN 最小二乘目标组合在一起，相比现有选项在压缩图像转换 GAN 方面表现优异，其中包括模型蒸馏，通道修剪和量化等几种主流压缩技术。

    Aug, 2020

  • 生成对抗网络压缩的可移植图像翻译模型

    提出一种基于知识蒸馏和对抗学习的方法，通过设计更加轻量化的学生生成器和判别器，来实现在移动设备上学习图像生成模型的目标，并在基准数据集上取得了较强的性能表现。

    Mar, 2020

  • 渐进式增长 GAN 以提高质量、稳定性和变化性

    通过渐进增加模型层数的方法，生成对抗网络在训练中实现速度和稳定性的提升，并取得了空前的图像质量和变异性，同时提出了新的 GAN 结果评估指标，取得实验成功。（keywords 中包含：生成对抗网络、逐步增长、图像质量、Inception 分数、实现细节等）

    Oct, 2017

  • GAN 生成器之间的共享损失

    利用多个生成器竞争、同时与鉴别器的交互来解决传统 GAN 中的模式崩溃问题，大幅度减少训练时间，同时不影响其性能。

    Nov, 2022

  • 提高生成对抗网络的泛化能力和稳定性

    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

  • QGAN: 量化生成对抗网络

    本文研究了如何在仿射神经网络中量化生成对抗神经网络并提出了一种基于 EM 算法的 QGAN 方法方法，同时还提出了一种多精度算法，可帮助找到量化 GAN 模型的最佳位数以及相应的结果质量。实验结果表明，QGAN 可将 GAN 量化为 1/2 比特表示，结果质量与原始模型相当。

    Jan, 2019

  • 多元敏感的条件生成对抗网络

    这篇论文提出了一种简单而高效的方法来解决条件生成式对抗网络（cGAN）中的模式崩塌问题，它通过显式地规范化生成器以产生不同的输出来控制可变因素，从而在视觉质量和多样性之间实现平衡，这种方法在图像翻译、图像修补、未来预测等多个条件生成任务中取得了出色的效果。

    Jan, 2019

  • 稳定生成对抗网络：综述

    本文综述了文献中可找到的 GAN 训练稳定方法，讨论了每种方法的优缺点并进行比较总结，最后提出了未解决问题的讨论。

    Sep, 2019