虽然生成对抗网络在图像合成任务上取得了巨大的成功，但使用起来仍有很大困难，主要是训练时期的不稳定问题。一个常见的解释是，因为训练阶段的学习不均衡，梯度从判别器传到生成器时会快速变得信息不足。在此论文《SG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis》中，作者提出了能够阶段该问题的一种简单有效方法——多尺度梯度生成对抗网络（MSG-GAN），能让梯度流以多尺度的方式从判别器流到生成器。作者表示，该技术为合成多尺度图像提供了一种稳定方法。