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开始:边界均衡生成对抗网络。我们提出了一种新的平衡执行方法与来自WaSerStin距离的损失配对,用于训练基于自动编码器的生成对抗网络。这种方法平衡了发电机和鉴别器在训练过程中。此外,它提供了一种新的近似收敛度量,快速稳定的训练和高视觉质量。我们还导出控制图像多样性和视觉质量之间的权衡的方法。我们专注于图像生成任务,在视觉质量上设置一个新的里程碑,即使在更高的分辨率。这是通过使用相对简单的模型体系结构和标准的训练过程来实现的。

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