TransGAN: Two Transformers Generate a Powerful GAN

该系统通过融合两个Transformers架构成功构建出一种强大的GAN模型，并在世界顶尖水平上展现出卓越的性能优势。经过对比实验，在AUTOGAN、SN-GAN等主流网络的基础上，该模型展现出显著的性能提升，并已正式推出部分核心代码模块。

注1：文末附【Transformer】和【GAN】交流群

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TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN

• 作者单位为The University of Texas at Austin及IBM Research Division。
• 该处的代码库可访问于GitHub平台。
• 对应的论文详细内容发表于ArXiv平台。

最近以来我对Transformer模型的研究与关注呈现出急剧上升的趋势。值得注意的是，在这一领域展现出巨大前景，并可被视为一种强大的通用解决方案，在计算机视觉任务（如分类、检测及分割等）中展现出巨大潜力。然而，在这一技术的发展前景上仍存疑问：现有的Transformer架构是否具备应对更为复杂的视觉应用场景