13、图像超分辨率：变分自编码器与生成对抗网络

图像超分辨率：变分自编码器与生成对抗网络

在图像超分辨率领域，变分自编码器（Variational Autoencoders）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是两种强大的技术。下面将详细介绍这两种技术及其在图像超分辨率中的应用。

1. 变分自编码器基础

变分自编码器在图像生成和再生方面具有重要作用。其原理涉及反向传播和潜在空间学习。图8 - 6a展示了反向传播过程中出现的问题，而图8 - 6b则展示了重参数化过程。在重参数化过程中，反向传播可以通过实线箭头通道进行，虚线箭头表示的随机过程不阻碍训练过程，也不直接参与反向传播，不学习任何内容，权重也不会根据损失函数进行调整。

变分自编码器中的小随机过程有助于从相同概率分布中生成相似图像，可用于图像再生或生成。采样过程使生成器模型或解码器模型能够从相同分布中重新创建具有细微变化的图像，在某些情况下还可用于信号或图像的插值，进而实现图像的调整大小。

2. 生成对抗网络概述

2.1 基本概念

生成对抗网络由Ian Goodfellow于2014年引入深度学习领域。该网络能够创建与原始样本非常接近的新样本，广泛应用于图像风格迁移。

生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个模型组成，二者结合形成一种监督学习形式。
- 生成器 ：尝试基于某个领域或问题集生成样本，通常从固定分布中获取样本。它接收随机输入（多数情况下使用高斯分布），在训练过程中，这些随机或无意义的点被视为来自领域分布。生成器应能够从输入数据分布中