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雖然生成對抗網絡在圖像合成任務中取得了巨大的成功，但眾所周知，它們很難適應不同的數據集，部分原因是訓練過程中的不穩定性和對超參數的敏感性。這種不穩定性的一個普遍接受的原因是，當真實和虛假分布的支持沒有足夠的重疊時，從鑒別器到發生器的梯度變得不具信息性。本文提出了多尺度梯度生成對抗網絡(MSG-GAN)，這是一種簡單而有效的技術，通過允許梯度流從鑒別器到發生器在多個尺度上流動來解決這個問題。該技術為高分辨率圖像合成提供了一種穩定的方法，并作為常用的漸進生長技術的替代。結果表明，MSG-GAN在不同大小、分辨率和域的多種圖像數據集上，以及不同類型的丟失函數和結構上都穩定收斂，且具有相同的固定超參數集。與最先進的GAN相比，在我們嘗試的大多數情況下，我們的方法都能與之媲美或超越其性能。