7、利用GAN进行图像生成：原理与实践

利用GAN进行图像生成：原理与实践

1. 图像生成与GAN简介

图像生成比图像分类更具挑战性，无论是对于人类还是计算机而言。2014年，Ian Goodfellow及其同事发表了题为“Generative adversarial nets”的论文后，基于生成对抗网络（GAN）的许多算法应运而生。如今，计算机能够被训练生成逼真的人脸照片，只需搜索“this person does not exist”，就能看到令人惊叹的虚假人脸照片。

GAN由两个神经网络或模型组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器从纯噪声中创建虚假数据样本，判别器则以虚假样本和真实样本作为输入，评估并找出虚假样本。在模型训练过程中，这两个网络相互竞争。生成器试图生成数据（图像）来欺骗判别器，而判别器则努力正确识别生成的数据。训练过程会持续进行，直到生成器生成的数据逼真到判别器无法区分其与真实数据。在模型训练结束时，GAN可以找到数据集中图像像素的概率密度函数（PDF），利用该PDF的参数，计算机就能生成与真实图像相似的虚假图像。

2. GAN理论

2.1 生成器与判别器模型

一个GAN模型作为生成器（G），它被训练从一维噪声向量生成虚假图像。噪声向量的元素数量可以是1、2，甚至超过100，这些向量来自标准正态分布函数。模型G有许多参数（dg）需要训练。另一个模型作为判别器（D），它被训练区分数据集中的虚假图像和真实图像，同样有许多参数（d）需要训练。

可以将模型G类比为一个艺术学生，模型D则是他的老师，如达芬奇。学生在观看老师的许多杰作后画出第一幅画，老师指出学生画得不正确的地方，并告知如何提高绘画技巧。