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简介
简介：本文提出了StackGAN（堆叠生成对抗网络），解决从文本描述生成高分辨率照片级真实图像的挑战。该方法将复杂的生成任务分解为两个阶段：Stage-I GAN生成64×64的粗糙轮廓和基本颜色，Stage-II GAN基于Stage-I结果和文本描述生成256×256的高分辨率图像并修正缺陷。同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。
论文题目：StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks（StackGAN:使用堆叠生成对抗网络的文本到逼真图像的合成）
会议：ICCV2017
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