DCGAN
WGAN(Wasserstein GAN)は名称の通り識別ネットワークをワッサースタイン距離関数に近づけるため、重みのクリッピング及び損失関数の再設計を行い、識別ネットワークのリプリッツ連続性を担保する手法である。通常のDCGAN及び先述したLSGANに比べ、クオリティの高い画像が生成されたことが報告されている。損失関数の設計を改良したWGAN-gpが存在する。