Изменения

'''Составные генеративные состязательные сети''' (англ. ''Stacked Generative Adversarial Networks, StackGAN''<ref name="StackGAN>[https://arxiv.org/abs/1612.03242 Han Z., Tao X. {{---}} Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks, 2017]</ref>) служат для генерации фотореалистичных изображений размера 256x256, заданных текстовыми описаниями. В данной модели трудная задача генерации изображения разлагается на более мелкие подзадачи с помощью процесса эскиз-уточнения (англ. ''sketch-refinement process''). Таким образом, Stage-I GAN рисует примитивную форму и цвета объекта на основе данного текстового описания, получая изображения Stage-I с низким разрешением (рис. 5). Stage-II GAN принимает результаты Stage-I и текстовые описания в качестве входных данных и генерирует изображения высокого разрешения с фотореалистичными деталями. Он способен исправлять дефекты в результатах этапа I и добавлять более мелкие детали в процессе уточнения (англ. ''refinement process''). Чтобы улучшить разнообразие синтезированных изображений и стабилизировать обучение CGAN<ref name="CGAN">[https://arxiv.org/abs/1411.1784 Mirza M. and Osindero S. {{---}} Conditional Generative Adversarial Nets (CGAN) 2014]</ref> , вводится техника условно-когнитивной регуляции (англ. ''Conditioning Augmentation''), которая способствует плавности в обусловливающем многообразии.