AI架构师必知必会系列：图像生成

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

计算机视觉、机器学习及深度学习技术正在改变着人们生活方式、工作方式、创新方式等，应用到了人工智能领域各个方向。在图像识别、目标检测、图像处理、图像合成等方面都逐渐成为重要的研究热点。如今，随着传统图像处理技术的不断进步，人们越来越注重真实感，需要更高级更智能的图像生成技术。目前国内外也出现了许多相关的研究论文，但其技术水平、理解能力和应用场景仍然存在很大的缺陷。 如何从零构建一个像素级别的真实的新奇图片？如何实现高画质的微缩近似？如何做到模型具有鲁棒性并适应不同的图像风格？这些都是需要用到机器学习、神经网络、生成对抗网络等相关技术的关键问题。 本文将通过系统性地介绍AI技术的一些核心概念、联系和应用，以及图像生成领域的一些常用的技术原理和方法，帮助读者了解如何从零构建一个图像生成模型，解决实际问题。

2.核心概念与联系

图像生成（Image Generation）: 给定某种输入条件，生成符合该条件的新图像。主要分为基于规则的方法和基于数据驱动的方法。 强化学习(Reinforcement Learning): 在图像生成过程中，对于模型的优化也是至关重要的一环。因此，引入强化学习的方法对模型进行训练。 GAN (Generative Adversarial Networks): GAN是由和于2014年提出的一种基于生成对抗网络的图像生成模型，属于无监督学习的一种方法。它通过对抗的方式，让生成器和判别器两个网络互相竞争，以此来提升生成图像的真实度。 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network): CycleGAN是利用对抗网络实现图像到图像的转换，可以