我已经编写了自己的 StyleGAN 实现（此处为https://arxiv.org/abs/1812.04948的论文），使用 PyTorch 而不是官方实现使用的 Tensorflow。我这样做部分是作为从头开始实施科学论文的练习。
我已尽力重现论文中和它所基于的 ProgressiveGAN 论文中提到的所有特征，以及网络训练，但我总是得到模糊的图像和斑点状的伪影：
我非常想知道是否有任何具有 GAN 或特别是 StyleGAN 经验的人看到过这种现象，并且可以让我深入了解其可能的原因。
（一些细节：我正在对下采样的 CelebA 图像进行训练，600k 图像老化，600k 图像淡入，但我看到非常相似的现象与一个很小的玩具数据集和更少的迭代。）
我使用 StyleGAN 已经有一段时间了，我无法用这么少的信息猜出原因..
一个可能的原因是截断技巧的影响，这使得结果代表平均人脸但质量更高，或者偏离它以获得结果可变性，但有可能添加人工制品作为你的。检查你是如何在 Pytorch 中实现这个技巧的。
我建议您查看这个存储库（https://github.com/rosinality/style-based-gan-pytorch），他们在 Pytorch 中实现了 styleGAN。您可以在此处找到模型中是否缺少某些内容。
最后，我还建议您阅读来自同一作者的 StyleGAN2 论文 ( https://arxiv.org/abs/1912.04958 )，他们解释了他们如何解决液滴伪影并提高 StyleGAN 的质量结果。