论文阅读：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
水平有限，有错望纠。 1. Introduction 尽管生成式对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功，但将训练好的GAN模型应用于真实图像处理仍然具有挑战性。 实现这一目标的主要挑战是标准的GAN模型通常是 从随机噪声中合成图像，因此无法获取真实图像进行后续图像处理。通常的做法是将给定的图像反转回潜在代码，以便生成器可以重建它。要逆转生成过程，现有方法分为两种类型。一种是通过反向传播使重构
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