Skalowalne GAN-y z Transformerami autorzy trenują GAN-y z transformatorami w przestrzeni latentnej do skali XL/2 i raportują wyniki generacji obrazów warunkowych na klasach w 1 kroku na poziomie SotA na ImageNet-256 po 40 epokach (*z REPA w dyskryminatorze)