Abstract 기존의 GAN 모델에서 generator, discriminator를 점진적으로 학습시키는 방법론을 제안했다고 한다. 이 방법은 저화질의 데이터에서 고화질의 데이터로 해상도를 점진적으로 늘렸다고 한다. 이렇게 됨으로서 generator와 discriminator 사이의 unhealthy한 경쟁을 줄임으로서 학습이 잘 되게 만들고, GAN으로 생성된 이미지가 더 좋은 화질의 결과를 만들 수 있게 했다고 한다. Introduction Introduction에서는 기존 생성 모델에 대한 한계점을 나열했다. Autoregressive model -PixelCNN의 경우 선명한 이미지를 생성하지만 지나치게 이 과정이 느리고, VAE의 경우 학습이 쉽지만 모델에 있는 제약 때문에 blur가 많은 이..
