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近年來，越來越多的生成對抗網絡出現在深度學習的各個領域中。條件生成對抗網絡（ Conditional generative Adverarial Networks，cG∧N）開創性地將監督學習引入到無監督的GΔN網絡中，這使得GAN可以生成有標簽數據。傳統的GAN通過多次卷積運算來模擬不同區域之間的相關性，進而生成圖像，而cGAN只是對GAN的目標函數加以改進，并沒有改變其網絡結構，因此cGAN生成的圖像中仍然存在長距離特征之間相關性相對較小的問題，從而導致cGAN生成圖像的細節不清楚。為了解決這個問題，將自注意力機制引λcGAN中，并提出了一個新的模型SA-cGAN。該模型通過將圖像中相距較遠的特征相互關聯起來生成一致的對象或場景，進而提升生成對抗網絡生成細節的能力。將SA-cGAN在 Celeb和 MNIST手寫數據集上進行了實驗，并將其與 DCGAN，cGAN等幾種常用的生成模型進行了比較，結果證明該模型相比其他幾種模型在圖像生成領域有一定的進步。
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