生成模型实战 | 自注意力生成对抗网络（Self-Attention Generative Adversarial Network, SAGAN）

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于 2025-07-10 09:47:18 首次发布
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生成模型实战 | 自注意力生成对抗网络

0. 前言

自注意力生成对抗网络 (Self-Attention Generative Adversarial Network, SAGAN) 通过在传统深度卷积 GAN 中嵌入自注意力机制，有效捕捉图像中远距离的依赖关系，从而生成更具全局一致性和细节丰富的图像。SAGAN 在生成器和判别器中均引入自注意力模块，并结合谱归一化 (Spectral Normalization)、条件批归一化 (Conditional Batch Normalization)、投影鉴别器 (Projection Discriminator)及铰链损失 (Hinge Loss)，显著提升了训练的稳定性与样本质量。本节将全面介绍 SAGAN 的核心原理与并使用 PyTorch 实现 SAGAN 模型。

1. SAGAN 核心原理

1.1 自注意力机制

传统卷积神经网络主要依赖局部感受野，难以捕捉图像中跨区域的全局结构信息，而深层堆叠卷积层虽具备理论潜力，但优化难度大且统计鲁棒性不足。
SAGAN 通过在特征图上计算自注意力 (<

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Self Attention Generative Adversarial Network
AI天才研究院
08-01 2089
2017年，微软亚洲研究院发布了基于Self-Attention的GAN模型——SAGAN（Self-Attention Generative Adversarial Networks）。该模型通过将判别器(Discriminator)、生成器(Generator)和自注意机制(Self-Attention Mechanism)联合训练，消除了模型参数之间的依赖性，提高了模型的泛化能力。
2018/GAN:Self-Attention Generative Adversarial Networks自我注意生成对抗网络
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06-21 1945
在本文中，我们提出了自我注意生成对抗网络(Self-Attention Generative Adversarial Network, SAGAN)，该网络允许对图像生成任务进行注意力驱动的长期依赖建模。在SAGAN中，可以使用所有特征位置的线索来生成细节。此外，该鉴别器还可以检查图像远处部分的高细节特征是否一致。我们将光谱归一化应用于GAN生成器，并发现这改善了训练动力学。提出的SAGAN比之前的工作表现更好.........
(SAGAN)Self-Attention Generative Adversarial Networks
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12-18 1888
core idea：将self-attention机制引入到GANs的图像生成当中，来建模像素间的远距离关系，用于图像生成任务 CGAN的缺点: 1.依赖卷积建模图像不同区域的依赖关系，由于卷积核比较小一般都是1*1，3*3,5*5，导致卷积感受野太小，需要进行多层卷积才能获取远距离的依赖关系 2.多层卷积，优化算法优化参数困难 Abstract 在本文中，我们提出了自我注意生成对抗网络(SAGAN)，它允许注意力驱动的远程依赖建模的图像生成任务。传统卷积GAN在低分辨率特征地图中仅通...
Self-Attention Generative Adversarial Networks（SAGAN）理解
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08-15 8127
介绍 Self-Attention Generative Adversarial Networks（SAGAN）是Han Zhang, Ian Goodfellow等人在去年提出的一种新的GAN结构，网络主要引入了注意力机制，不仅解决了卷积结构带来的感受野大小的限制，也使得网络在生成图片的过程中能够自己学习应该关注的不同区域。从结果上来看，SAGAN相比于之前最好的结构，在 Inception s...
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ssshyeong的博客
07-06 1741
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05-11 1103
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Self-Attention Generative Adversarial Networks
weixin_37958272的博客
06-23 903
Self-Attention Generative Adversarial Networks 在本文中，我们提出了自注意生成对抗网络（SAGAN），它允许对图像生成任务进行注意驱动的远程依赖建模。传统的卷积GANs只在低分辨率特征图中产生局部空间点的函数，从而产生高分辨率的细节。此外，鉴别器可以检查图像的遥远部分中的高度详细的特征是否彼此一致。此外，最近的工作表明，generator conditioning GAN的性能。利用这一观点，我们将光谱标准化应用于GAN生成器，并发现这改善了训练表现。在具有挑
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SAGAN：Self-Attention Generative Adversarial Networks论文解读
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10-10 1788
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