2、增强现实与生成对抗网络：技术融合与应用展望

增强现实与生成对抗网络：技术融合与应用展望

在增强现实（AR）和混合现实（MR）领域，将虚拟与现实无缝结合以提供更沉浸式体验是一个重要目标。而生成对抗网络（GANs）这一创新的深度学习技术，为实现这一目标带来了新的可能。

1. AR与MR中的现实感挑战

在AR和MR中，物理和照片级真实感至关重要。理想情况下，用户应无法区分虚拟和真实对象，将两者的组合视为同一空间的一部分，但这极具挑战性。虚拟内容与现实背景的融合需要合理的对象放置、一致的光照和阴影效果。例如，虚拟马不应悬浮在空中或比狗还小，虚拟对象的光照和阴影应与真实对象一致。如果内容是计算机生成的，应具有照片级真实感，让用户难以区分真实和生成的对象。

近年来，深度学习和生成算法的进步使得以数据驱动的方式解决这些挑战成为可能。通过训练模型来执行所需的转换，而不是设计复杂且计算量大的算法来重建场景几何和估计光照。许多公开可用的存储库可以提供数千张图像和形状用于训练，从而从现有图像或3D形状创建独特且有语义意义的新内容，还能对现有内容进行视觉增强或部分重建。这在很大程度上得益于GANs的发展。

2. GANs的工作原理

GAN架构由两个相互竞争的神经网络组成，即生成器（G）和判别器（D）。其目标是学习给定训练集的分布，使生成器学会生成符合训练集分布的新样本，而判别器学会区分生成样本和实际样本。

生成新样本时，通常随机选择一个来自潜在空间的向量z，并将其映射到训练集的域中。潜在空间是一个低维空间，代表训练域高级概念的压缩。生成器就像一个解码器，将潜在值解码为训练域的真实样本。判别器接收样本（真实或生成的），并判断其是真实还是虚假，最常见的输出格式是输入样本为真实的概率。 <