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[2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络

目录

引言:数据高效GAN的困境

核心原理:动态质量筛选机制

1. 判别器拒绝采样(DRS)的再思考

2. 质量感知动态拒绝公式

(1)质量感知阶段

(2)动态拒绝阶段

模型架构:轻量化设计

技术突破:三大创新点

1. 首创训练阶段DRS

2. 动态拒绝机制

3. 质量重加权策略

实验验证:全面性能提升

1. 数据集与指标

2. 对比实验结果

(1)低样本数据集

(2)FFHQ数据集

代码解析:关键实现细节

对比结果:全面超越现有方法

1. 低样本数据集

2. FFHQ数据集

局限性与未来方向


引言:数据高效GAN的困境

近年来,生成对抗网络(GANs)在图像生成领域取得了巨大成功,但其对大规模数据集的依赖严重限制了实际应用。为解决这一问题,数据高效GANs(DE-GANs)应运而生。然而,现有方法(如数据增强、噪声注入、预训练模型)普遍存在一个关键缺陷——忽视样本质量。低质量的样本会导致判别器(D)过拟合,进而影响生成器(G)的性能。

本文提出的质量感知动态判别器拒绝采样(QADDRS)​首次将判别器拒绝采样(DRS)引入训练过程,通过动态调整样本质量阈值,有效缓解了判别器过拟合问题。实验表明,QADDRS在低样本场景下显著提升了StyleGAN2、Fast

http://www.lqws.cn/news/597907.html

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