本文是三部曲系列文章的第一篇，最终将实现StyleGAN2架构。渐进式增长GAN（PGGAN）架构是StyleGAN模型的基础。与传统的GAN相比，PGGAN通过逐步增加模型层级的分辨率来生成高质量图像。本文首先介绍了传统的GAN及其在生成高分辨率图像时面临的挑战，然后详细解释了PGGAN的核心思想，并通过代码示例演示了Gulrajani案例和完整案例的实现过程，包括生成器、判别器、训练循环以及关键技术如PixelNorm、MiniBatchStdDev、Equalised Learning Rate和WGAN-GP损失函数。
本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的原理和实现过程。作者首先解释了GAN的基本概念，包括生成器（G）和判别器（D）的作用和训练目标。接着，作者以图像生成为例，逐步讲解了如何构建简单的G和D模型，并使用MNIST数据集训练了一个能够区分真实图像和随机噪声图像的D模型。最后，作者完善了G和D模型的结构，并实现了完整的GAN训练循环，展示了生成的图像结果。