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GAN 的逐步发展分多个阶段训练 GAN 网络。 在阶段 1，它采用潜在特征 z 并使用两个卷积层生成 4×4 图像。 然后，我们用生成的图像和 4×4 的真实图像训练判别器。 一旦训练稳定，我们在鉴别器中增加 2 个卷积层来将图像上采样到 8×8，并添加 2 个卷积层来下采样图像。
事实上，如果我们总共有 9 个阶段，我们可以生成 1024 × 1024 的名人形象图像。
渐进式训练加速并稳定了常规 GAN 训练方法。 大多数迭代都是在较低的分辨率下完成的，使用其他方法在图像质量相当的情况下，训练速度提高了 2-6 倍。 简而言之，它产生具有更好图像质量的更高分辨率图像。 这是完成所有训练阶段后的最终网络。
在每个阶段添加新层时，它会平滑淡入，权重α从0到1以下逐渐线性增加。
图像多样性 渐进式 GAN 还使用简化的 Minibatch 判别来提高图像多样性。 渐进式 GAN 计算小批量中每个空间位置的每个特征的标准差。 然后将它们平均以产生单个标量值。 它在鉴别器中的最新层之一处连接到所有空间位置和小批量。 如果生成的图像与真实图像不具有相同的多样性，则该值将不同，因此将受到判别器的惩罚。
权重初始化 渐进式 GAN 初始化过滤器权重
然后在运行时为每一层缩放权重
其中 c 是
特征归一化 对于生成器，每个卷积层的特征都被归一化。
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