- GAN의 최초모델
- Adain : 이미지 생성 시 유용한 정보 주입 방법
- Adain > StyleGAN, Style-mixing
- StyleGAN2 모델
- Generator
random sample 100dim z > fc layer > 4 4 1024 >reshape > 4 4 1024 activation map > (transposed conv layer) > 64 64 3
transposed conv, relu, batch normalization
- 출력 layer에서는 tanh 사용
- (-1,1) 사이의 값 > (0, 255)로 mapping
- Discriminator
conv layer, Leaky ReLU (음력값 음수 > 기울기 있어 back prop 시 일차 함수 기울기 값 가능. DCGAN에선 alpha=0.2)
- 출력 layer sigmoid 사용
downsampling할 때 max pooling 대신 strided conv layer 사용
batch normalization > 안정성