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有一个广泛的说法，即甘斯很难训练，文献中的甘恩建筑充满了经验技巧。我们提供了反对这一主张的证据，并在更原则的管理中建立了现代的基线。首先，我们得出了一个行为良好的正规相对论gan损失，该损失解决了以前通过一袋临时技巧解决的模式掉落和非连面问题。我们通过数学分析我们的损失，并证明它可以承认本地融合保证，这与大多数现有的相对论损失不同。第二，我们的新损失使我们能够丢弃所有临时技巧，并替换与现代体系结构共同使用的过时的骨架。以stylegan2为例，我们提出了简化和现代化的路线图，从而导致新的MINI-MILIST基线-R3GAN。尽管很简单，但我们的方法超过了FFHQ，ImageNet，Cifar和堆叠的MNIST数据集的StyleGAN2，并与最先进的gan和扩散模型进行了比较。
甘死了；万岁！
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