一种基于生成对抗网络的无条件生成模型的优化方法

本发明涉及一种基于生成对抗网络的无条件生成模型的优化方法，构建包含真实和生成图像的训练集，并进行数据预处理；训练一个初步的生成对抗网络模型，包括一个具有生成图像功能的生成器G和一个具有区分真实图像和生成图像功能的判别器D；利用生成器G产生的潜在代码，通过判别器D进行重构，得到重构的潜在代码，并且计算一致潜在表示损失；对真实图像使用生成器G进行重建，计算重建损失，并通过这两个额外的损失项更新生成器G和判别器D的参数；循环执行上述步骤，直至模型收敛。本发明通过引入一致性潜在表示和重构机制，显著改善了训练过程的稳定性，同时提高了生成图像的多样性和保真度。