生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习框架，通过生成器与判别器的博弈过程实现数据生成与风格迁移。其核心思想是模仿“零和博弈”：生成器试图生成逼真数据以欺骗判别器，判别器则努力区分真实数据与生成数据。

核心概念

  • 🧠 生成器（Generator）：负责从随机噪声中生成数据，目标是让判别器无法分辨其输出与真实数据。
  • 🧠 判别器（Discriminator）：评估输入数据的真实性，输出概率值判断是真实还是生成。
  • 🔁 对抗训练（Adversarial Training）：通过最小化生成器损失与最大化判别器损失的交替过程优化模型。

应用领域

  • 🎨 艺术创作：生成风格独特的图像（如图像生成示例）
  • 🧪 数据增强：合成训练数据以提升模型泛化能力
  • 📊 图像修复：填补图像缺失区域（如图像修复技术）
  • 🧑‍💻 视频生成：基于文本或图像生成动态内容

延伸阅读

如需深入了解GAN的数学推导或最新研究进展，可参考：

生成对抗网络_结构