GAN作为近年来热门的生成模型之一，引起了大批研究者的注意。GAN常见的应用是图像生成、图像转换等。
为了方便大家在Jittor上进行自己的研究，Jittor将逐步推出多种任务的模型库。诸如GAN、目标检测等任务。
本次更新发布Jittor的GAN模型库，本库支持27种GAN。下表是我们从Google Scholar中找到它们的最新引用。 可以看出，自从GAN于2014年提出以来，基于GAN的许多优秀模型已经出现。这27个GAN总共被引用60953次，每篇文章平均被引用2176次。可见GAN的受欢迎程度和重要程度。
我们比较了Jittor和Pytorch的这些GAN的性能。下图是Jittor相对于Pytorch的加速比。可以看出，这些GAN的最高加速比达到283％，平均加速比为185％。
以另一种形式展示性能，假设Pytorch的训练时间为100小时，我们计算了与Jittor对应的GAN训练所需的时间。 在这些GAN中，我们最快的GAN运行仅需35个小时，平均需要57个小时。
模型库的github地址为：
欢迎大家使用Jittor的GAN模型库完成自己的研究工作。如果大家发现模型库有什么问题或者有自己实现的GAN想要发布在这里，请大家在github提交issue或者pr，我们欢迎大家。