改进的GAN模型ImprovedGAN

ImprovedGAN 通过 残差结构、自注意力、谱归一化、感知损失、梯度惩罚 等改进，显著提升了生成图像的质量和训练稳定性。这些优化均基于近年 GAN 研究的核心成果（如 SAGAN、WGAN-GP、CycleGAN），综合解决了原始模型在全局一致性、训练崩溃和细节模糊等方面的局限性。 ImprovedGAN 通过 残差结构、自注意力、谱归一化、感知损失、梯度惩罚 等改进，显著提升了生成图像的质量和训练稳定性。这些优化均基于近年 GAN 研究的核心成果（如 SAGAN、WGAN-GP、CycleGAN），综合解决了原始模型在全局一致性、训练崩溃和细节模糊等方面的局限性。