生成对抗网络，鉴别器和图片伪像的差异（PIX2PIX）

Question

我目前正在尝试实现GAN结构的Pix2Pix算法，但是鉴别器的收敛性和生成器的输出图片存在一些问题> ...

1）收敛问题：

似乎判别符根本不会收敛。当我打印发生器丢失时，它似乎工作得很好： 但是当我打印鉴别器的丢失时，我有以下图：

或更准确地说：

您知道这种行为的可能原因是什么？ 我如何才能稳定鉴别器的学习？

2）色差

生成的图片也有一些问题。实际上，我经常会出现全部颜色饱和度，打印的对象只有一种颜色，例如：

例如，该解决方案似乎每200步训练一个鉴别器，在这种情况下，我得到的是这样的东西：

但这一点都不令人满意...

（精确地说，第一列是生成器的输入，第二列是生成器的输出，第三列是目标图片，暂时，我只是在尝试复制我的网络同一张图片 ...应该很容易...）

NB：初始化似乎也对颜色起着非常重要的作用，实际上，在使用完全相同的参数的情况下，我经过数千步却获得了完全不同的结果。

有人有解释这些现象的想法吗？

非常感谢您的阅读和潜在的帮助！