このコンテンツは、高解像度画像を生成するために使用される大規模なGAN(Generative Adversarial Networks)を圧縮する新しい手法であるDGL-GANに焦点を当てています。教師ディスクリミネーターからの知識転送を通じて学生ジェネレーターを支援する方法が提案され、StyleGAN2とBigGANの圧縮に成功しています。DGL-GANは、元の未圧縮のGANにも適用可能であり、優れたパフォーマンスを発揮します。
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by Yuesong Tian... às arxiv.org 03-26-2024
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