使用SAGAN生成二次元人物头像(GAN生成对抗网络)--pytorch实现

这是训练250epoch左右的成果。

之前的文章里面，我们使用了残差网络的形式实现生成器与辨别器，它理论上可以实现很不错的效果，但有一个很致命的缺点，就是训练太慢，很难见到成果。

这一次，我们实现了一个利用自注意力机制制作的对抗生成网络。自注意力机制是我们在深度学习道路上，除了RNN,CNN以外，不得不了解的一种模块。非常有意思。简而言之，这个模块，相比于之前单纯使用卷积网络的GAN，它更加能注重上下文，举个例子，在生成人物眼睛的时候，它会注意到鼻子

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