简介
简介：这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点，通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构，构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。作者证明了通过合适的理论基础和架构设计，GANs可以稳定训练并达到优异性能。
论文题目：The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN
会议：NeurIPS 2024
源码地址：https://www.github.com/brownvc/
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