#985
summarized by : Hiroki.Yamamoto
MSG-GAN: Multi-Scale Gradients for Generative Adversarial Networks

どんな論文か?

GANでは、Real、Fake間の分布が異なる場合に安定した画像が生成できないことが知られている。それに対して複数スケールの画像を統合させることにより、高解像度な画像を安定して生成できるようになった。
placeholder

新規性

複数スケールの特徴を用いて、安定、かつ、高精度なMSG-GANを提案したこと。

結果

Oxford Flowers, Indian Celebs,LSUN Churchesで、SoTA。また、従来手法のProGANsと比較して解像度に対し、安定して学習ができていることを確認した。

その他(なぜ通ったか?等)