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GAN

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DCGAN

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WGAN-GP

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cGAN

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LAPGAN

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SGAN

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ACGAN

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GAWWN

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StackGAN++

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iGAN

日期：2021年9月27日

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Pix2Pix

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Pix2PixHD

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PatchGAN

日期：2018年7月20日

论文：~[1803.07422~] Patch-Based Image Inpainting with Generative Adversarial Networks

CycleGAN

日期：2017年3月30日

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StarGAN

日期：2017年11月24日

论文：~[1711.09020~] StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation

SRGAN

日期：2016年9月15日

论文：~[1609.04802~] Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

DeblurGAN

日期：2019年8月10日

论文：~[1908.03826~] DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better

FSGAN

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DeepDream

日期：2015年7月18日

博客地址：Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks

WaveGAN

日期：2022年8月9日

论文：~[2207.07288~] WaveGAN: Frequency-aware GAN for High-Fidelity Few-shot Image Generation

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日期：2018年2月12日

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SketchRNN

日期：2017年4月11日

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TextureGAN

日期：2017年6月9日

论文：~[1706.02823~] TextureGAN: Controlling Deep Image Synthesis with Texture Patches

SAGAN

日期：2018年5月21日

论文：~[1805.08318~] Self-Attention Generative Adversarial Networks

ProgressiveGAN

日期：2017年10月27日

论文：~[1710.10196~] Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation

GAN评估方法

Inception Score

FID （FrechetInception Distance）Score

对抗攻击

CleverHans

变分自动编码器（VAE）缺点

VAE缺点：VAE本质上并非学会了如何生成数据，而是倾向于生成与真实数据更为接近的数据，甚至于为了数据越接近越好，模型基本会复制真实数据。