sagan-pytorch PyTorch中的自我注意生成对抗网络（SAGAN， //arxiv.org/abs/1805.08318） 用法： python train.py路径 输入目录的结构应如下所示（与torchvision.datasets.ImageFolder一样）： 路径/类1 路径/类2 ... 评估FID分数的代码来自 笔记 来自DCGAN生成器的样本（无残留连接）以120k迭代。 似乎模型大小不足。 FID约为120。此模型折叠后。 来自ResNet生成器290k迭代的样本。 FID约为64.8。 用于生成器与鉴别器的不平衡学习计划，即1：5更新计划。 样本质量似乎有所提高，可能是因为增加了模型大小和更稳定的学习进度。 具有1：1更新时间表的火车Resnet模型既困难又不稳定。

Self-Attention Generative Adversarial Networks （SAGAN，自注意力机制GAN） 论文、代码 DeOldify 是用于着色和恢复旧图像及视频的深度学习项目 代码资源

萨根 Self Attention GAN的TensorFlow实现 进展：SAGAN在理论上起作用； 需要进行收敛测试； 必须计算数据集的均值和方差

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