GigaGAN

让 GAN 也能生成高清文本图像，速度飞快

GigaGAN 是一个基于 PyTorch 实现的文本生成图像（Text-to-Image）的生成对抗网络（GAN）项目，对应论文《GigaGAN: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis》。它旨在解决传统 GAN 在文本到图像合成任务中难以扩展到高分辨率和大规模数据的问题，通过引入新的架构设计和训练策略，使得 GAN 能够生成高分辨率、细节丰富的图像，同时保持较快的推理速度。项目核心能力包括：利用 StyleGAN 的生成器结构进行改进，支持多尺度特征融合，以及通过对比学习增强文本与图像的语义对齐。代码库提供了完整的训练和推理流程，适合研究者复现论文结果或在此基础上进行二次开发。