В последние годы генеративно-состязательные сети (GAN) оказались очень успешными благодаря своим все более масштабным моделям. Однако практическое применение GAN также все больше ограничивается громоздкими размерами моделей. Исследователи из Университета Китайской академии наук, лаборатории искусственного интеллекта ByteDance, Института искусственного интеллекта Inception и Университета Бэйхан недавно предложили новые универсальные гибкие генеративно-состязательные сети (SlimGAN),..