关于GAN的思考？

最新推荐文章于 2025-07-14 14:17:51 发布
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自GAN（生成对抗网络）问世以来，其在理论与应用上引发了广泛关注。本文探讨了GAN领域中尚待解决的问题，如Augustus Odena所提出的关于GAN的开放性疑问，这些问题触及了GAN发展的核心挑战。

GAN自提出以来，不管是理论方面，还是应用方面，众多研究者们都提出了自己的想法。但也存在一些open的问题。比如作者Augustus Odena 总结的 Open Questions about Generative Adversarial Networks，What we’d like to find out about GANs that we don’t know yet。

参考原文链接：https://distill.pub/2019/gan-open-problems/

机器之心链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1630587050638224133&wfr=spider&for=pc 

感谢Augustus Odena  与机器之心！

Adley_GAN
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Generative Adversarial Networks(GAN)对抗网络学习资源汇总
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
06-12 1093
Core: (VanillaGAN) 论文1：Generative Adversarial Nets 文章地址：http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 代码地址：https://github.com/goodfeli/adversarial 论文2：ENERGY-BASED GENERATIVE ADVERS...
Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解
somTian的博客
05-13 1805
这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼的新思想就是生成对抗网络了。这一思想不光催生了很多篇理论论文，也带来了层出不穷的实际应用。Yann LeCun 本人也曾毫不吝啬地称赞过：这是这几年最棒的想法！
GAN（生成对抗神经网络 ）的一点思考
weixin_42638415的博客
03-13 3613
GAN的原理说起来很简单，就是一个生成网络，一个鉴别网络，两个网络不断对抗各自优化，道高一丈，魔高一尺，道再高一丈的过程。 那么gan到底是如何通过对抗，就可以使得随机的一张图可以生成我们想要的图片呢？ gan的目的很简单，希望构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型，也就是说假设了服从某些常见的分布（比如正态分布或均匀分布），然后希望训练一个模型 X=g(Z)，这个模型能够将原来的概率分布映射到训练集的概率分布，目的就是进行分布之间的变换。 ...
关于GAN的七个问题：谷歌大脑工程师带你梳理生成对抗网络
喜欢打酱油的老鸟
04-15 1359
https://www.toutiao.com/a6678477083334672903/ 鱼羊 发自 纽凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 比起自己埋头写论文，聊聊自己感兴趣的方向，期待一下旁人的智慧，或许也是个不错的主意。 谷歌大脑研究员Augustus Odena最近有了新的想法，不是再写一篇GAN方面的论文，而是推荐几个他感兴趣的研究方向，看看别人在...
关于改进GAN论文的看法（1）
qq_44887206的博客
03-21 537
摘要:改进GAN是最近网络学习的一个很有趣的方向，不像单纯调参那样，GAN的改进更具有多样化，可以叠加不同网络，修改图片等对网络进行基于自己想法的改进以得到更好的结果。下面先写出两个个人感觉比较有趣的GAN改进论文。 Cycle-GAN:Unpaird Image-to-Image Translation using Cycle-Consistancy Adversarial Network 虽然...
GAN的简单思考及实例
ouening的博客
05-28 1000
参考资料：https://morvanzhou.github.io/tutorials/ 详细说明已在程序注释给出。 """ View more, visit my tutorial page: https://morvanzhou.github.io/tutorials/ My Youtube Channel: https://www.youtube.com/user/MorvanZhou D...
关于生成模型GAN的几点思考
ssunshining的博客
11-15 1176
GAN学习记录
基于1D-GAN生成对抗网络的数据生成方法研究（Matlab代码实现）
10-24
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。...最后，文章还向读者提供了一些创新思考和启发，以及团队在科研领域中提供的全面服务支持。
揭秘AI作画背后的核心技术：GAN与Diffusion模型详解
AI智能探索者的博客
07-14 1589
本文旨在用通俗易懂的方式解释AI作画的核心技术原理，涵盖GAN和Diffusion模型的基本概念、工作机制及其在艺术创作中的应用。适合对AI技术感兴趣但无专业背景的读者阅读。图1：文章结构示意图生成对抗网络（GAN）：由生成器和判别器组成的对抗系统扩散模型：通过逐步添加和去除噪声生成图像的模型潜在空间：AI理解图像特征的高维数学空间核心概念回顾GAN通过对抗训练快速生成图像Diffusion通过渐进式去噪获得高质量结果潜在空间是AI理解艺术的特征宇宙技术关系GAN是直觉式的快速素描。
【论文研读】GAN 逆映射 综述 GAN Inversion: A Survey 关键部分翻译 研读思考
smiekickass的博客
03-04 1万+
本文未完成，感兴趣请收藏 计算机视觉综述：GAN 论文集 GAN Inversion: A Survey 关键部分翻译 研读思考
从零带你入门stylegan~stylegan3的技术细节
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Ericam_
12-19 5万+
讲解stylegan,stylegan2,stylegan3的论文以及模型细节，方便快速入门stylegan技术。
GAN 的内在漏洞！只看眼睛就能找出虚拟人脸？.rar
10-18
标题中的“GAN 的内在漏洞！只看眼睛就能找出虚拟人脸？”揭示了本次讨论的核心主题，即生成对抗网络（Generative Adversarial...这不仅对于GANs技术本身的发展具有指导意义，也为AI伦理和安全研究提供了新的思考角度。
生成式对抗网络（GAN）相关问题汇总（较全面）
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11-11 3万+
今年暑假在北京大学参加了一个月的人工智能DeeCamp训练营培训，期间实践课题是：基于文本的图像生成，用到了各种GAN网络对比试验结果。当时只是想着实验各种GAN看效果，对于每一个GAN都有什么改进一知半解。接下来还要指导一篇基于GAN的水下图像生成本科生毕设，现在整理一下网上的资源，慢慢学习。 0. GAN简介 GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是...
生成式对抗网络(GAN)综述——粗浅入门
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2017年十月份时做了关于GAN综述的PPT汇报(http://download.csdn.net/download/sir_chai/10104778)，并上传了PPT及相关参考资料，这篇博文主要是对PPT进行解读。第一页今天我要给大家介绍的是GAN（GenerativeAdversarial Networks）生成式对抗网络的研究进展与展望，GAN是一个比较新的生成模型方法，在2014年由Hi...
深度学习笔记十：生成对抗网络再思考f-GAN
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f-GAN
“GAN之父”Goodfellow与网友互动：关于GAN的11个问题（附视频）
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Goodfellow2016年12月初，在巴塞罗那举行的深度学习顶级盛会NIPS上发表了演讲， 主要讲述了什么是 GAN 和 DCGANs、模型崩溃、小批量特征、文本转图像等问题。本文是后18分钟视频的内容，主要是 Goodfellow 回答网友提问，总共有11个问题。相信有很多人都无法参加。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
GAN魔改
03-23
<think>嗯，用户想了解如何自定义或改进生成对抗网络（GAN）的结构和性能。首先，我需要回顾GAN的基本原理，然后思考有哪些常见的改进方法。根据之前提供的引用内容，GAN主要由生成器、判别器和损失函数构成，所以改进可能涉及这三个方面。 用户提到的引用[1]指出，不同的GAN变体取决于问题域和数据准确性的要求，这说明改进结构需要针对具体问题。比如，如果生成图像，可能需要使用卷积层；而如果处理文本，可能需要RNN或Transformer。 接下来，性能改进的方法可能包括调整网络架构。例如，使用深度卷积网络（DCGAN）可以提升图像生成质量。引用[3]提到GAN的生成器参数更新来自判别器的反向传播，所以优化训练过程也很重要，比如使用Wasserstein GAN（WGAN）来避免模式崩溃，或者加入梯度惩罚（WGAN-GP）。 损失函数的改进也是一个方向，如LSGAN使用最小二乘损失，或者引入条件信息（CGAN）。此外，正则化方法如谱归一化可以稳定训练。引用[2]提到不同架构的灵活性和应用场景，所以可能需要结合具体任务选择合适的技术，比如CycleGAN用于图像转换，或者StyleGAN生成高分辨率图像。 还要考虑数据预处理、训练技巧，比如批量归一化、适当的学习率调整，以及评估指标的选择，如Inception Score或FID。用户可能需要从问题出发，逐步调整模型结构、损失函数和训练策略，同时参考现有文献和最佳实践。需要确保回答结构清晰，分点说明方法，并引用提供的资料支持建议。</think>### 如何自定义或改进生成对抗网络（GAN）的结构与性能 生成对抗网络（GAN）的改进可以从网络架构设计、损失函数优化、训练策略调整等多个维度展开。以下分步骤说明具体方法： --- #### 1. **网络架构的改进** GAN的性能高度依赖于生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的设计[^3]。 - **使用深度卷积结构（DCGAN）** 在图像生成任务中，将全连接层替换为卷积层，例如： - 生成器使用转置卷积（Transposed Convolution）逐步上采样生成图像； - 判别器使用卷积层逐步下采样提取特征。 这种设计能显著提升生成图像的质量和训练稳定性[^2]。 - **引入残差连接（ResNet）** 在生成器和判别器中加入残差块（Residual Block），缓解梯度消失问题，尤其适用于生成高分辨率图像（如ProGAN、StyleGAN）。 - **条件化设计（CGAN）** 在输入中添加类别标签或语义信息，使生成器能按需生成特定类别的数据。例如，条件生成对抗网络（Conditional GAN）的生成器输入为： $$ z \oplus y $$ 其中$z$是随机噪声，$y$是类别标签。 --- #### 2. **损失函数的优化** 损失函数决定了生成器和判别器的对抗动态平衡[^1]。 - **Wasserstein GAN（WGAN）** 用Wasserstein距离替代原始GAN的JS散度，解决梯度消失和模式崩溃问题。其损失函数为： $$ L = \mathbb{E}_{x \sim P_r}[D(x)] - \mathbb{E}_{z \sim P_z}[D(G(z))] $$ 需配合权重裁剪或梯度惩罚（WGAN-GP）使用。 - **最小二乘GAN（LSGAN）** 将判别器的输出转换为最小二乘损失，迫使生成数据更接近真实数据分布： $$ \min_D \frac{1}{2} \mathbb{E}_{x \sim P_r}[(D(x)-1)^2] + \frac{1}{2} \mathbb{E}_{z \sim P_z}[D(G(z))^2] $$ - **添加正则化项** 例如梯度惩罚（Gradient Penalty）或谱归一化（Spectral Normalization），防止判别器过强导致训练不稳定。 --- #### 3. **训练策略的调整** - **渐进式训练（Progressive Growing）** 从低分辨率图像开始训练，逐步增加网络层以提高分辨率（如StyleGAN的实现方式）[^2]。 - **两时间步更新（TTUR）** 为生成器和判别器设置不同的学习率，通常判别器的学习率更低，避免其过早收敛。 - **数据增强与噪声注入** 对输入数据添加随机翻转、裁剪等增强操作，或在生成器的每一层注入噪声，增加生成多样性。 --- #### 4. **应用特定场景的改进** - **CycleGAN（图像风格迁移）** 通过循环一致性损失实现无配对数据的跨域转换，例如将马转换为斑马： $$ L_{cyc} = \mathbb{E}_{x \sim P_r}[||G(F(x)) - x||_1] $$ 其中$G$和$F$是两个生成器。 - **Self-Attention机制（SAGAN）** 在生成器和判别器中引入自注意力层，捕捉全局依赖关系，提升生成图像的细节一致性。 --- ### 性能评估与调试 - **定量指标**：使用Inception Score（IS）或Fréchet Inception Distance（FID）评估生成质量。 - **可视化调试**：定期保存生成样本，观察模式崩溃或噪声问题。 ---
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