8、生成对抗网络（GAN）及其应用详解

生成对抗网络（GAN）及其应用详解

1. 人脸条件生成对抗网络（FCGAN）

FCGAN 是一种专注于面部图像超分辨率（SR）的人脸条件生成对抗网络。此前，Berthelot 等人提出了 BEGAN，旨在维持一种平衡，以适应多样性和特征之间的权衡。而 Huang 提出的 FCGAN 则聚焦于面部图像的超分辨率处理。

在系统设计方面，生成器和判别器都采用了解码器、编码器以及跳跃连接。FCGAN 在 4 倍缩放因子下能产生出色的效果。在训练过程中，目标函数包含了一种损失，即内容损失，它通过生成的上采样图像与真实图像之间的 L1 像素级差异来评估。

2. GAN 的应用

GAN 的重要功能是创建与真实数据具有相似分布的实例，例如生成逼真的照片级图像。此外，它还可用于解决有监督或半监督学习中样本准备不足的问题。目前，GAN 在计算机视觉领域有着广泛的应用，涵盖图像和视频处理，如图像到图像的转换、视频生成、卡通角色生成、文本到图像的转换等。以下是 GAN 的一些具体应用：

2.1 图像领域的应用

• 图像生成 ：生成系统在经过样本图像训练后，可用于创建逼真的图像。例如，通过对数千张狗的图像样本进行训练，GAN 生成器系统就能生成与训练集中不同的新狗图像。图像生成在社交媒体、营销、娱乐、标志设计等领域都有应用。还有人提出了复合 GAN，它通过多个生成器创建局部图像，最后组合成完整图像。
• 图像到图像的转换 ：可实现多种转换，如将白天拍摄的图片转换为傍晚的图片、将素描转换为艺术作品、将图像风格化为毕加索或梵高的艺术作品、