HingeRLC-GAN: 通过铰链损失和RLC正则化对抗模式崩溃

本研究针对生成对抗网络（GAN）中的模式崩溃问题，提出了一系列架构改进，以增强模型的多样性和稳定性。通过结合RLC正则化和铰链损失函数，我们的HingeRLC-GAN方法在生成图像的稳定性和多样性之间达成了有效平衡，并且在FID和KID评分方面优于现有方法，展示了其潜在的应用价值。