16、使用深度生成对抗网络生成具有最优美观度的复杂动画角色

使用深度生成对抗网络生成具有最优美观度的复杂动画角色

1. 生成对抗网络（GAN）简介

生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，它结合了多种深度学习技术，能够生成全新的内容。GAN由生成器和判别器两个网络组成。生成器会尝试生成一定数量的虚假样本，试图欺骗判别器，让其认为这些是真实样本；而判别器则用于区分生成的样本与真实样本和虚假样本。

1.1 GAN的应用领域

GAN在机器学习领域引起了广泛关注，因为它具有许多引人入胜的应用，包括：
- 从新的报道素材中创建高清视频。
- 将黑白电影转换为彩色电影。
- 根据草图创作艺术作品。
- 将原始的黑白照片转换为彩色照片。
- 无需为老牌明星进行服装设计。
- 人们可以尝试喜爱名人的妆容。
- 将社交网络评论转换为图像。

1.2 不同类型的GAN及其特点

• StyleGAN ：2018年NVIDIA提出的概念，引入了一种新的GAN生成器架构，允许管理生成样本中的多层次信息。它采用渐进式GAN原则，先在小分辨率（如4x4）上训练网络，稳定后逐渐添加更大的层，显著减少训练时间并提高训练稳定性。还通过映射网络将输入向量编码到中间潜在空间W，分离当前值以控制不同级别的细节。
• SRGAN ：在图像超分辨率方面非常强大，能够生成具有精确细节的超分辨率图像，即使在4倍上采样因子下也能获得出色结果。
• StackGAN ：由两个堆叠的GAN组成，分为阶段I和阶段II。阶段