Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis
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SAGAN을 base model로 사용
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Shared Embedding
- FiLM에서 사용한 방법론
- https://distill.pub/2018/feature-wise-transformations/ 이걸 보는 걸 추천
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Hierarchical Latent Space
- Noise Vector z를 split해서 사용
- Shared Embedding과 concat해서 사용
- Truncation Trick
- Noise Vector를 단순히 Gaussian이 아닌 이 값을 조정
- 훈련 시에는 일반적으로 훈련, inference 시에는 truncate (threshold 기준으로 잘라서 resampling)
- 값이 커질수록 퀄리티는 좋아지지만, diversity는 떨어짐
- saturation artifact라 하여 잘 안되는 모델이 존재
- Orthogonal Regularization을 사용하여 안정도 향상
- Noise Vector를 단순히 Gaussian이 아닌 이 값을 조정
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