Unsupervised Image Generation with Infinite Generative Adversarial Networks
           Hui Ying1 ,  He Wang2 ,          Tianjia Shao1 *,  Yin Yang3 ,  Kun Zhou1
            1                    2            3
             Zhejiang University           University of Leeds   Clemson University
huiying@zju.edu.cn, H.E.Wang@leeds.ac.uk, tjshao@zju.edu.cn, yin5@clemson.edu, kunzhou@acm.org

               Abstract                     images that are similar to real data. The widely known
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