进化权重共享GAN架构

FID 9.09 新SOTA

通过权重共享和进化搜索，无需人工设计即得高性能生成器架构，训练稳定且超越现有NAS-GAN方法。

薛羽 · Weinan, Tong · Neri, Ferrante · 陈鹏 · Luo, Tao · Zhen, Liangli · Xiao, Wang

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2023

参数信息

FID

9.09

IS

8.99

FID

21.89

IS

10.51

技术优势

训练更稳定

公平单路径采样和丢弃策略让生成器超网训练稳定，子网继承权重后评估也更可靠。

无需人工设计

用进化算法从超网中自动搜索子网，避免依赖专家经验和反复手动调参。

性能超现有NAS-GAN

在CIFAR-10上FID 9.09、IS 8.99，刷新NAS-GAN方法的最好成绩。

应用场景

• 图像生成：直接用搜索到的生成器生成高质量图像，无需手动设计架构。
• 数据增强：用该生成器扩充训练数据，改善下游任务性能。
• 风格迁移：基于其强大生成能力实现风格转换，无需重新设计网络。