要实现生成对抗网络的稳定训练，您可以考虑以下技巧和方法：
1.使用一些有效的正则化技术，例如权重衰减、批次归一化和dropout等，以减少网络的过拟合。
2.使用不同的优化器和学习率计划来优化生成器和鉴别器的参数，并尝试使用更加稳定的优化器，例如Adam。
3.使用一些先进的GAN模型，例如Wasserstein GAN（WGAN）、最小二乘GAN（LSGAN）和条件GAN（CGAN），这些模型对于GAN的稳定性都有很好的改进效果。
4.尝试使用一些新的训练策略，例如逐渐增加生成器和鉴别器的复杂性、交替训练和截断反向传播等。
5.调整GAN的超参数，例如生成器和鉴别器的网络深度、批处理大小和训练迭代次数等，以寻找最佳的超参数组合。
在应对一些常见的问题，例如模式崩溃和生成器模型性能下降，您可以采取以下措施：
1.增加数据集的多样性，以避免GAN陷入数据集中的局部最优解。
2.检查并调整GAN的超参数，以优化GAN的性能。
3.重新设计GAN的网络结构，尝试使用更好的生成器网络和鉴别器网络架构。
4.增加噪声和随机因素，以增加GAN的随机性和多样性。
希望这些技巧和方法可以帮助您实现稳定的生成对抗网络训练，谢谢！