高呼「GAN 万岁！」的 R3GAN 做了哪些科研改进？

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨天才程序员周弈帆 来源丨天才程序员周弈帆 编辑丨极市平台 极市导读   R3GAN 是一种基于现代卷积网络和改进的 RpGAN 损失函数的 GAN 模型。它通过引入相对配对损失（RpGAN）和优化梯度惩罚策略，结合最新的卷积网络结构，提升了 GAN 在图像生成任务中的性能。但该研究更多地是在工程实现上的改进，缺乏理论创新，且在高分辨率图像生成上仍未超越扩散模型。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 最近一篇论文因其吸引眼球的标题而刷屏科技自媒体："The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN (GAN 已死？GAN 万岁！一个现代 GAN 基模)"。我不喜欢这种浮夸的标题，因为真正有价值的论文不必靠标题吸引人。带着怨气通读完论文后，我发现这篇论文果然没有做出特别大的创新。 这篇论文提出了一种 ………………………………