本文提出了一种新的投影方法，将条件信息纳入GAN的鉴别器中，提高了图像生成质量，并成功应用于超分辨率图像生成。
本文介绍了在使用生成对抗网络（GAN）时，将条件信息加入到生成模型G和判别模型D中，以引导模型的训练，并将该方法应用于跨模态问题，如图像自动标注。同时，介绍了条件对抗网络（CGAN），在生成模型G和判别模型D中加入条件约束y来引导数据的生成过程，以更好地应用于跨模态问题。
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