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基于样式的生成对抗网络模型综述

在深度学习中，图像生成模型通过学习所给图像训练集的隐含内部特征来生成全新的仿真图像。目前，图像生成模型主要分为四类：基于自回归的模型，变分自编码器，生成对抗网络以及流模型。其中，以生成对抗为核心思想的GAN以其能在较短训练之后就可以生成以假乱真的样本的显著优势迅速脱颖而出，并衍生出了很多基于GAN的变体，比如StyleGAN、PGGAN、BigGAN等等。如今，GAN已经一跃成为近些年最火热的图像生成模型。

GAN主要由生成器网络和判别器网络两个神经网络组成，其中生成器和判别器以类似零和博弈的思想相互对抗。起先，生成器生成虚假或伪造的数据，判别器可以将其鉴定为假