以Transformer为主干的GAN

以Transformer为主干的GAN是一种使用Transformer架构作为生成对抗网络（GAN）的基础的图像生成模型。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初在自然语言处理任务中获得了巨大成功，并且后来被成功应用于视觉任务中。

在使用Transformer作为GAN的主干时，有几个关键的创新点和技术。首先，为了在计算效率和建模能力之间取得平衡，研究者们引入了局部注意力机制，通过在局部窗口中计算自注意力来减少计算复杂性。其次，为了实现更大的感受野，他们提出了双重关注，即同时利用局部窗口和偏移窗口的上下文信息。此外，研究还发现，在基于窗口的Transformer中，恢复绝对位置信息对于生成质量至关重要。

具体到一些以Transformer为主干的GAN模型，例如StyleSwan和StyleWin，它们采用了Swin Transformer作为生成器的架构，并通过引入风格注入和交叉关注等技术来提高生成质量。StyleSwan可以扩展到高分辨率图像的生成，而StyleWin则通过使用小波鉴别器来抑制块伪影问题，提供了在高分辨率图像生成方面的改进。

总的来说，以Transformer为主干的GAN模型通过利用Transformer强大的表达能力和自注意力机制，在图像生成任务中取得了令人瞩目的成果。这些模型在高分辨率图像生成方面表现出色，并且通过引入局部注意力、双重关注等技术，不断提升生成质量和空间相干性。