\"ConSinGAN：在PyTorch中实现的针对单图像GAN训练的优化技术（WACV-21）\

康辛甘 正式发表了论文 。 有关本文的简短摘要，请参见我们的。 附加数据：和。 我们研究并推荐了在单个图像上训练GAN的新技术。我们的模型是在原始训练图像的几种不同分辨率上进行迭代训练的，其中分辨率随着训练的进行而增加。每当我们增加训练图像的分辨率时，我们都会通过添加其他卷积层来增加生成器的容量。在给定的时间，我们不会训练完整的模型，而只会训练其中的一部分，即最近添加的卷积层。最新的卷积层以给定的学习率进行训练，而先前存在的卷积层以较小的学习率进行训练。 安装 python 3.5 pytorch 1.1.0 pip install -r requirements.txt 无条件生成 要使用本文运行中的默认参数训练模型，请执行以下操作： python main_train.py --gpu 0 --train_mode generation --input_name Images/G