1、基于超分辨率的生成对抗网络在图像处理中的最新进展与未来趋势

基于超分辨率的生成对抗网络在图像处理中的最新进展与未来趋势

1. 引言

机器这一概念的出现甚至早于计算机。1950 年，计算机科学家、逻辑学家和数学家艾伦·图灵撰写了一篇名为《计算机器与智能》的论文。如今，计算机不仅能与人类匹敌，甚至在很多方面已完全超越人类。不过，在一些领域计算机仍面临挑战。例如，在人脸识别、精准处理医学图像等方面，尽管机器学习算法在利用特征对现有图像数据进行分类和回归等模式识别任务上表现出色，但在生成新数据时却显得力不从心。一个算法可以轻松击败国际象棋大师，判断交易是否欺诈，识别医学报告中是否存在疾病，但在人类最基本和重要的能力方面，如创造原创作品或进行愉快的对话，却难以胜任。曾有人提出模仿游戏，即图灵测试，让一位未知观察者在封闭环境中与计算机和人类进行交流。

2014 年，伊恩·古德费洛发明了生成对抗网络（GANs），解决了上述诸多问题。GANs 利用两个独立的神经网络，使计算机能够生成逼真的数据。在此之前，程序员们提出了多种分析生成数据的方法，但效果并不理想。而 GANs 首次亮相就展现出卓越的性能，生成的虚假图像与真实图像几乎毫无差别，能将涂鸦般的图像转化为照片级别的图像。

近年来，GANs 在生成和改善真实图像方面取得了显著进展。2014 年 GAN 首次生成的图像中，人类面部的虚假图像最初是模糊的，即便如此也被视为一项成功。仅仅 3 年后，人们已难以区分哪些是虚假图像，哪些是高分辨率的肖像照片。

GANs 是一类机器学习技术，使用两个同时训练的模型：生成器用于生成虚假数据，判别器用于区分原始数据和真实数据集中的图像。“生成”意味着从给定数据中创建新数据，GAN 会从给定的训练集中学习并生成数据。“对抗”则强调生成器和判别器之间的动