StyleGAN 网络模型架构：生成器和判别器详解

StyleGAN 的网络模型架构主要分为两个部分：生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)。

生成器 (Generator) 是一个多层的神经网络，用于生成高质量的图像。生成器接受一个随机噪声向量作为输入，然后通过一系列的卷积、反卷积和归一化操作，生成一个与输入噪声向量对应的高质量图像。生成器的主要贡献是通过控制不同层之间的特征表示，生成逼真的图像。

判别器 (Discriminator) 也是一个多层的神经网络，用于判断输入的图像是否为真实图像。判别器接受一个图像作为输入，通过一系列的卷积和池化操作，输出一个二元值，表示输入图像的真实性。判别器的主要贡献是通过不断学习真实图像的特征，提高对假图像的识别能力。

除了生成器和判别器之外，StyleGAN 还包括了一些特殊的技术，如可变分辨率技术、渐进式训练技术和样式潜码技术等，这些技术共同构成了 StyleGAN 的网络模型架构。