VAE-QWGAN:用于高分辨率图像生成的量子生成对抗网络改进
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文针对现有量子生成对抗网络在图像生成质量和多样性不足的问题,提出了一种新的混合量子生成模型VAE-QWGAN。该模型通过结合经典变分自编码器和量子Wasserstein生成对抗网络,显著提升了生成图像的质量和多样性,展示了其在MNIST和时尚MNIST数据集上的优越性能。
本文提出了一种新的混合量子生成模型VAE-QWGAN,通过结合经典变分自编码器和量子Wasserstein生成对抗网络,提升了生成图像的质量和多样性。在MNIST和时尚MNIST数据集上表现出优越性能。