R3GAN：GAN卷土重来，性能碾压扩散模型

布朗大学和康奈尔大学研究团队提出新型GAN架构R3GAN，通过引入正则化相对性损失函数，显著提升训练稳定性和生成质量。R3GAN摒弃传统GAN的经验技巧，采用现代深度学习架构，以一半参数量实现与扩散模型相当甚至更优的性能。实验结果表明，R3GAN在FFHQ、ImageNet等多个数据集上的FID表现优于StyleGAN及其他GAN模型，且无需依赖预训练ImageNet分类器。这一突破可能改变生成模型领域的游戏规则，为GAN带来新的发展机遇。
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