تعد تدريب شبكات المولدات التنافسية (GANs) معروفة بصعوبتها، حيث يتطلب الأمر الحفاظ على توازن دقيق بين المولد والمناقد من أجل الأداء الجيد. لحل هذه المشكلة، نقدم تقنية تنظيم جديدة - التضخيم التدريجي لـ GANs (PA-GAN). الفكرة الأساسية هي زيادة صعوبة مهمة المناقد تدريجياً من خلال توسيع مدخلاته أو فضاء خصائصه بشكل تدريجي، مما يمكّن المولد من الاستمرار في التعلم. نوضح أن التضخيم التدريجي المقترح يحافظ على الهدف الأصلي لـ GANs، ولا يمس بتفوق المناقد ويحفز المنافسة الصحية بين المولد والمناقد، مما يؤدي إلى أداء أفضل للمولد. نثبت فعالية PA-GAN تجريبياً عبر هياكل مختلفة وعلى عدة مقاييس للإختبار في مهمة تركيب الصور، حيث حققنا في المتوسط تحسينًا قدره ~3 نقاط في درجة FID.