AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

已于 2025-04-07 11:16:21 修改
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分类专栏： 生成式人工智能从入门到实战 文章标签： AIGC 生成对抗网络 人工智能
于 2023-12-08 08:14:44 首次发布
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WGAN-GP通过Wasserstein损失和梯度惩罚解决了原始GAN的训练稳定性问题。本文介绍了Wasserstein损失、Lipschitz约束及其在训练过程中的应用，展示了一个使用WGAN-GP训练生成人脸图像的例子。

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AIGC实战——WGAN

0. 前言

原始的生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失等问题，为了解决这些问题，研究人员提出了大量的关键技术以提高GAN模型的整体稳定性，并降低了上述问题出现的可能性。例如 WGAN (Wasserstein GAN) 和 WGAN-GP (Wasserstein GAN-Gradient Penalty) 等，通过对原始生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 框架进行了细微调整，就能够训练复杂GAN。在本节中，我们将学习 WGAN 与 WGAN-GP，两者都对原始 GAN 框架进行了细微调整，以改善图像生成过程的稳定性和质量。

1. WGAN-GP

WGAN (Wasserstein GAN) 是提高 GAN 训练稳定性方面的一次巨大进步&#

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