StyleGAN2-ADA —官方PyTorch实施 用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras,Miika Aittala,Janne Hellsten,Samuli Laine,Jaakko Lehtinen,Timo Aila 摘要:使用太少的数据来训练生成对抗网络(GAN)通常会导致判别器过度拟合,从而导致训练分散。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制,该机制可显着稳定有限数据环境中的训练。 该方法不需要更改丢失功能或网络体系结构,并且适用于从头训练和微调另一个数据集上的现有GAN时。 我们在几个数据集上证明,仅使用几千个训练图像就可能获得良好的结果,并且通常将Style