11、基于GAN的图像技术综述

基于GAN的图像技术综述

1. GAN简介

生成对抗网络（GANs）是为图像到图像的转换而构建的模型，被认为是用于无监督学习的强大神经网络类别。2014年，Ian J. Goodfellow引入了GAN的概念，它可分为三个部分：
- 生成（Generative） ：描述数据是如何生成的。
- 对抗（Adversarial） ：模型的训练过程是以竞争的方式进行的。
- 网络（Networks） ：使用深度学习神经网络进行训练。

GAN主要由两个网络组成：生成器网络和判别器网络。这两个网络相互竞争，并在生成和判别多个周期的过程中相互训练。生成器网络旨在生成新的图像、文本、音频等，这些新生成的内容本质上是虚假的。判别器则借助训练模型检查这些图像是虚假的还是真实的，它通过反馈和损失函数进行分析。

不同类型的GAN能产生不同的输出效果，例如：
| 输出效果 | 示例说明 |
| ---- | ---- |
| 物体转换 | 将斑马转换为马 |
| 高分辨率图像生成 | 生成高分辨率的图像 |
| 图像到图像转换 | 增加接近真实图像的数据集 |

2. GAN的需求

在短短2 - 3年内，GANs就获得了广泛的关注。它具有生成非常逼真的图像和视频的能力，可用于在平板电脑或智能手机中实现图像编辑器或处理器。其优势主要体现在以下几个方面：
- 模型和数据分布能力 ：能够对数据分布进行建模，生成更清晰、更锐利的图像。