29、生成对抗网络（GAN）全面解析：从基础到StyleGAN

生成对抗网络（GAN）全面解析：从基础到StyleGAN

1. GAN基础概述

生成对抗网络（GAN）的核心目标是学习一个生成器网络，该网络能够将随机噪声转化为与训练集难以区分的数据。为实现这一目标，生成器会与一个判别器网络共同训练，判别器的任务是区分真实样本和生成样本。生成器会不断更新，以使判别器将其生成的数据识别为更“真实”的样本。然而，原始的GAN公式存在一个缺陷，即当容易判断样本是真实还是生成时，训练信号会变弱，这促使了Wasserstein GAN的出现，它能提供更稳定的训练信号。

2. 不同类型的GAN及其应用

• 卷积GAN ：主要用于生成图像，并且有一系列技巧可以提高生成图像的质量，例如渐进式增长、小批量判别和截断等。
• 条件GAN ：引入了一个辅助向量，允许对输出进行控制，例如选择对象类别。在图像翻译任务中，这种条件信息以图像的形式保留，但不再需要随机噪声。此时，GAN判别器作为一个额外的损失项，有助于生成更“逼真”的图像。
• CycleGAN ：其损失函数是三种损失的加权和，包括内容损失、对抗损失和循环一致性损失。内容损失基于ℓ1范数，促使前后图像相似；对抗损失使用判别器，使输出与目标域的真实示例难以区分；循环一致性损失则鼓励映射是可逆的。通过同时训练两个模型，一个从一个域映射到另一个域，另一个则进行相反的映射，实现图像风格的双向转换。
• StyleGAN ：是一种更现代的GAN，它将数据集中的变化划分为有意义的组件，每个组件由一部