3.9 大规模 GAN (BigGAN)结合自注意力机制与谱范数归一化

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3.9 大规模 GAN (BigGAN)结合自注意力机制与谱范数归一化 3.9 大规模 GAN (BigGAN) 结合自注意力机制与谱范数归一化 BigGAN (Large Scale GAN) 旨在生成高分辨率、高质量的图像。它在传统 GAN 的基础上，通过扩大模型规模、引入截断技巧、结合自注意力机制和谱范数归一化等技术手段，显著提升了生成图像的逼真度和多样性。本节将深入探讨 BigGAN 如何结合自注意力机制和谱范数归一化，并分析其在生成高质量图像中的作用。 3.9.1 BigGAN 的核心思想 BigGAN 的核心思想在于利用大规模模型学习更加复杂的图像分布，同时克服大规模训练中可能遇到的梯度消失/爆炸、模式崩塌等问题。