对抗网络之PG-GAN，无条件下生成更真实的人脸图像[3]

1. 介绍 GAN在2015年DCGAN[1]论文提出之后，开始迅速的被关注和被应用到各个领域。比较有影响力的应用，比如Image translation; Image Inpainting; Face image manipulation 以及 Semi-supervised learning等。当然作为当前最有竞争力的生成模型，相对于VAE, GAN虽然不稳定，相对于PixelCNN, GAN

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