DCGAN
DCGANにおける生成モデルは100次元の一様分布Zを入力とし、転置畳み込みによって徐々に画像空間へ投影していく仕組みである。また識別モデルは同じくプーリング層を使わずに畳み込みによってダウンサンプリングしていき、活性化関数にはReLUの代わりに漏洩ReLU(Leaky ReLU)を使用する。
プーリング層や全結合層を使わずにCNNによって学習を進めることで、通常のGANよりも鮮明な画像の生成が可能になった。
さらにDCGANによる生成は、その入力のベクトル空間的な性質が極めて良いことが明らかになり、値の近い入力同士なら似たような画像を生成し、二つの入力の間の値によって生成される画像は二つの画像の意味的な中間となる。これにより、入力を適切に調整することでより高次な特徴レベルの画像をコントロールすることができる。