33、生成对抗网络（GAN）在图像领域的高级应用

生成对抗网络（GAN）在图像领域的高级应用

1. GAN简介

生成对抗网络（GAN）是强大的数据生成工具，虽然这里主要关注图像生成，但它也能用于生成其他类型的数据，如表格数据、时间序列数据和音频数据等。不过，GAN比较“挑剔”，通常需要一些技巧来提高其质量和稳定性。

2. 图像到图像的翻译

2.1 基础概念

图像到图像的翻译是指将图像从一个（源）域转换到另一个（目标）域。例如，将马的图像转换为斑马的图像。由于找到配对的图像（如同一场景在冬季和夏季的图像）可能很困难，因此可以创建一种使用非配对图像进行图像到图像翻译的模型架构，虽性能可能不如使用配对图像的模型，但效果也很接近。

2.2 CycleGAN

CycleGAN架构在图12 - 32中用于图像翻译，它比普通GAN更进一步，有两个生成器和两个判别器，它们循环往复工作。以马的图像属于图像域X，斑马的图像属于图像域Y为例（这里是非配对图像）：
- 生成器映射 ：在图12 - 33(a)中，生成器G将图像域X（马）映射到图像域Y（斑马），生成器F则进行反向映射，即从Y（斑马）到X（马）。这意味着生成器G学习将马的图像映射到斑马图像的权重，生成器F反之。
- 判别器引导 ：判别器DX引导生成器F从Y（斑马）到X（马）的良好映射，判别器DY引导生成器G从X（马）到Y（斑马）的良好映射。
- 循环一致性损失 ：
- 正向循环一致性损失 ：在图12 - 33(b)中，正向循环一致性