近年、生成対抗ネットワーク（GAN）の視覚的品質において顕著な進展が見られている。しかし、スペクトル的に偏ったアーキテクチャおよび同様に不適切な損失関数の影響により、高周波成分の品質劣化という課題は依然として残っている。この問題に対処するため、本研究では周波数領域における段階的生成を実現する汎用的なスタイルとウェーブレットに基づくGAN（SWAGAN）を提案する。SWAGANは生成器および識別器のアーキテクチャ全体にウェーブレットを統合し、生成プロセスの各段階で周波数に敏感な潜在表現を強制する。このアプローチにより、生成画像の視覚的品質が向上するとともに、計算性能も顕著に向上する。我々は、この手法をStyleGAN2フレームワークに統合し、ウェーブレット領域でのコンテンツ生成がより現実的な高周波成分を有する高品質な画像を生成できることを実証した。さらに、本モデルの潜在空間がStyleGANが多様な編集タスクの基盤となるために必要な特性を保持していることを検証し、周波数に敏感なアプローチが下流の視覚的品質向上にも寄与することを示した。