问题描述
我已经使用PyTorch而非Tensorflow编写了自己的StyleGAN实现（本文在https://arxiv.org/abs/1812.04948上），这是官方实现所使用的。我这样做的一部分是作为从头开始实施科学论文的练习。
我尽了最大的努力来重现本文以及该文档所基于的ProgressiveGAN论文中提到的所有功能，以及网络训练，但是我始终得到模糊的图像和斑点状的伪像：
我非常想知道是否有一般GAN或特别是StyleGAN经验的人看到过这种现象，并且可以让我对导致这种现象的可能原因有任何了解。
（有些细节：我正在对降采样的CelebA图像，600k图像老化，600k图像淡入进行训练，但是我看到的是非常类似的现象，玩具数据集很小，迭代次数少。）
解决方法
我已经和StyleGAN一起工作了一段时间，但由于信息如此之少，我无法猜测原因。
一个可能的原因是截断把戏的效果，这使得结果可以代表一张普通面孔，但具有更高的质量，或者使其偏离以获得结果可变性，但有可能增加伪影。检查您如何在Pytorch中实现此技巧。
我建议您检查此存储库（https://github.com/rosinality/style-based-gan-pytorch），他们在Pytorch中实现了styleGAN。您可以在这里找到是否缺少模型中的内容。
最后，我还建议您阅读同一作者的StyleGAN2论文（https://arxiv.org/abs/1912.04958），他们解释如何解决液滴假象并改善StyleGAN的质量结果。