Identificato il problema di allineamento tra scale nell'addestramento delle GAN

Uno studio recente mette in discussione la comprensione della sintesi GAN multistadio come processo gerarchico dal grossolano al fine. I ricercatori sostengono che la supervisione avversaria tradizionale per scala non crea una gerarchia efficace, poiché ogni immagine intermedia è allineata indipendentemente con la distribuzione reale alla sua risoluzione specifica, senza garantire che gli output di diverse fasi corrispondano allo stesso campione. Inoltre, l'immagine generata in ogni fase non viene utilizzata come obiettivo di raffinamento chiaro per la fase successiva, il che consente alle fasi successive di deviare. Questo problema è definito allineamento tra scale. I risultati sono disponibili su arXiv.