SEAN Image Synthesis with Semantic Region-Adaptive Normalization所解决的问题与实验环境

问题：

SEAN主要解决的问题是生成高质量、多样化的图像。传统的图像生成模型在生成图像时往往缺乏对图像语义的理解，导致生成的图像缺乏真实感和多样性。SEAN采用了一种新的归一化方法，即Semantic Region-Adaptive Normalization (SRAN)，可以根据图像语义对每个区域进行归一化，从而提高图像的真实感和多样性。

实验环境：

SEAN模型的实验环境是PyTorch框架。在训练时，使用了CelebA-HQ、LSUN-Church、FFHQ等数据集，其中FFHQ是当前最大的人脸数据集之一。在测试时，使用了LSUN-Bedroom、CIFAR-10等数据集。此外，为了验证SRAN的有效性，还进行了一系列实验，包括对比实验、可视化实验等。