开始时生成器只产生一些随机噪声，经过训练在创建逼真的图像方面越来越好，而鉴别器在区分它们方面越来越好。在模型达到平衡后，鉴别器就无法区分真实图像和假图像。...在推理阶段，我们不再需要判别器，只是用生成器进行工作。 生成器试图最小化以下函数，而鉴别器试图最大化它： 损失函数，D(y) 是判别器对真实数据实例 y 为真实的概率的估计。...G(z) 是给定噪声 z 时生成器的输出。D(G(z)) 是鉴别器对假实例是真实的概率的估计。...简单来说，生成器目的是希望欺骗鉴别器让其相信输出是真实的，这意味着生成器的权重经过优化，以最大限度地提高此处任何假图像输出属于真实数据集的概率，而判别器应该最小化相同的概率。...GAN在计算机视觉、信号处理、图像合成和编辑语音处理等各个领域已经有很多应用的例子，例如文本到图像的合成、图像到图像的翻译以及许多潜在的医学应用。
它需要能够生成大型，复杂且自然的，能够骗过经过训练的鉴别器的图像。这可不是一个一蹴而就的任务。...鉴别器读入这幅图像（或者是一张来自训练数据中的真实图像），并输出一个标量来描述这个图像有多“真实”。现在我们来看一下有条件的生成对抗网络（conditional GAN，CGAN）。...与传统GAN结构不同的是，我们使用一系列的CNN，通过缓慢增加清晰度（也就是顺着金字塔）来一步步生成图像，并由粗到细的精化图像，而不是只用一个CNN生成整个图像。...然后再看鉴别器，我们有8个卷积层组成的Sigmoid激活函数，它可以输出图像是真实（高清）或者合成（超解析）的概率。 ? 损失函数 我们再来看看新的损失函数。它实际上是单独的损失函数的加权和。...经过训练，我们可以用输出或者中间层作为特征提取器，如此就不需要那么多训练数据来达到高准确率了。 我拿不到，但是超级酷的文章还有：DCGANs。
它需要能够生成大型，复杂且自然的，能够骗过经过训练的鉴别器的图像。这可不是一个一蹴而就的任务。...鉴别器读入这幅图像（或者是一张来自训练数据中的真实图像），并输出一个标量来描述这个图像有多“真实”。现在我们来看一下有条件的生成对抗网络（conditional GAN，CGAN）。...与传统GAN结构不同的是，我们使用一系列的CNN，通过缓慢增加清晰度（也就是顺着金字塔）来一步步生成图像，并由粗到细的精化图像，而不是只用一个CNN生成整个图像。...方法 作者使用的方法是，训练一个基于循环文本编码器创建的文本特征的GAN网络（在此就不深入展开了，有兴趣的读者可以在此阅读原文）。生成器和鉴别器都在它们相应的网络结构中用到了这个架构。...然后再看鉴别器，我们有8个卷积层组成的Sigmoid激活函数，它可以输出图像是真实（高清）或者合成（超解析）的概率。 ? █ 损失函数 我们再来看看新的损失函数。它实际上是单独的损失函数的加权和。
gan网络将隐空间向量映射到鉴别器鉴别generator由隐空间向量生成图片为真的概率上； 使用带real/fake标签的real、fake图片对Discriminator训练； 要训练Generator...这意味着，在每个步骤中，将生成器的权重移动到使鉴别器更可能将生成器解码的图像归类为“真实”的方向上。换句话说，你训练生成器来欺骗鉴别器。...由于GAN训练导致动态平衡，GAN可能会以各种方式陷入困境。在训练期间引入随机性有助于防止这种情况。我们以两种方式引入随机性：通过在鉴别器中使用dropout并通过向鉴别器的标签添加随机噪声。...稀疏梯度可能会阻碍GAN训练。在深度学习中，稀疏性通常是理想的属性，但在GAN中则不然。有两件事可以引起梯度稀疏：最大池操作和ReLU激活。...一种可能的解决方案是在鉴别器和发生器上使用dropout。
这个竞争过程在训练中持续进行，直到鉴别器模型有一半以上的时间无法判断真假，这意味着生成器模型正在生成非常逼真的数据。 当鉴别器成功地鉴别出真假样本时，它会得到奖励它的参数保持不变。...这个向量是从高斯分布中随机抽取的。经过训练后，这个多维向量空间中的点将对应于问题域中的点，形成数据分布的压缩表示，这一步类似于VAE，这个向量空间被称为潜在空间，或由潜在变量组成的向量空间。...训练过程结束后，鉴别器被丢弃，因为我们感兴趣的是生成器。当然鉴别器也可用于其他目的使用 GANs可以产生可行的样本但最初版GAN也有缺点: 图像是由一些任意的噪声产生的。...因此，它可能导致生成的图像中没有实际的对象，但样式看起来却很相似。 GANs需要很长时间来训练。一个GAN在单个GPU上可能需要几个小时，而单个CPU可能需要一天以上的时间。...相反，流模型是可逆的但是效率却不高，而vae是可逆并且高效的，但不能并行计算。我们可以根据这些特性，在实际使用时根据产出、训练过程和效率之间进行权衡选择。
来自卡内基梅隆大学和麻省理工学院的Sheng-Yu Wang等人的这种新方法 名为 Sketch Your Own GAN 可以采用现有模型，例如，一个经过训练以生成新猫图像的生成器，并根据你可以提供的最简单的知识类型来控制输出...当然，在特定位置生成一只猫并没有什么特别之处，但是想象一下这有多么强大。它可以使用一个经过训练的模型来生成任何东西。从少量的草图中可以控制将出现什么，同时保存其他细节和相同的风格!...为了解决专业问题，他们不是手动计算要对模型进行的更改，而是使用另一个训练有素的名为Photosketch的模型，将生成的图像转换为草图表示。...然后，对生成器进行与传统GAN训练类似的训练，但使用两个鉴别器而不是一个。 第一个鉴别器用于控制输出的质量，就像常规 GAN 架构遵循我们之前描述的相同训练过程一样。...与最初的模型相比，它更接近于在现实世界中可能有用的东西，在最初的模型中，您需要大量的时间、金钱和专业知识来构建能够生成此类图像的模型。
例如，Richard Zhang 等人的研究 (CVPR 2016) 提出了一种非监督学习的图像着色方法，在这种方法中，模型被给予输入图像中颜色通道的子集，并经过训练来预测缺失的通道。...GAN 框架中的生成器是一个从随机采样的潜在变量 (也称为 “噪声”) 到生成数据的前馈映射，其中学习信号由经过训练的鉴别器提供，用来区分真实数据和生成的数据样本，引导生成器的输出跟随数据分布。...等人 (ICLR 2017) 提出 bidirectional GAN (BiGAN)[4] 方法，这些方法通过编码器模块将实际数据映射到潜在数据 (与生成器学习的映射相反) 来增强标准 GAN。...在这项工作中，我们再次使用 BigGAN 作为生成器，这是一个能够捕获 ImageNet 图像中的许多模式和结构的先进模型。...请注意，这些结果与表 1 中的结果不同，因为使用的是数据增强方法（而非表 1 中的用于所有结果的 ResNet 样式预处理方法）。
例如，Richard Zhang等人的研究(CVPR 2016)提出了一种非监督学习的图像着色方法，在这种方法中，模型被给予输入图像中颜色通道的子集，并经过训练来预测缺失的通道。...GAN框架中的生成器是一个从随机采样的潜在变量(也称为“噪声”)到生成数据的前馈映射，其中学习信号由经过训练的鉴别器提供，用来区分真实数据和生成的数据样本，引导生成器的输出跟随数据分布。...在这项工作中，我们再次使用BigGAN作为生成器，这是一个能够捕获ImageNet图像中的许多模式和结构的先进模型。...请注意，这些结果与表1中的结果不同，因为使用的是数据增强方法（而非表1中的用于所有结果的ResNet样式预处理方法）。...图像重建：更偏重高级语义，而非像素细节 图2中所示的图像重建在像素上远达不到完美，可能部分原因是目标没有明确强制执行重建成本，在训练时甚至对重建模型进行计算。
像SAGAN这样的一些实现也使用了Generator上的频谱归一化。还指出该方法在计算上比梯度惩罚更有效。 5.展开和包装 防止模式跳跃的一种方法是预测未来并在更新参数时预测对手。...我们可以使用适当的距离测量来衡量这种相对真实性，如RGAN论文中所述。 ? 使用标准GAN损耗时的鉴别器输出（图像B）。图像C表示输出曲线的实际外观。图像A代表JS分歧的最佳解决方案。...将注意力图（在黄色框中计算）添加到标准卷积操作。 Self Attention GAN允许注意力驱动的远程依赖建模用于图像生成任务。在自我关注的机制是互补的正常卷积运算。...这里x是生成器生成的图像，是p(y|x)当你通过x预先训练的初始网络（在ImageNet数据集上预训练，如在原始实现中）传递图像时获得的概率分布。...此外，p(y)是边际概率分布，可以通过p(y|x)对生成的图像的几个不同样本进行平均来计算（x）。
，而鉴别器也在不断调整自身来指出生成图像和原始图像间的差异。...作者在方程1.4中修改了最初的GAN网络损失函数。 CAN简单解释 在原始的GAN中，鉴别器通过判断输入数据与真实数据的相似程度得到一个输出值，生成器就是根据这个输出值来修改其权重。...生成器将会接收鉴别器中附加的年代信息，并使用该指标与鉴别器的（可真可假）输入进行联合训练。 改进目的 原始GAN网络的存在问题是不会探索新的内容，训练的唯一目标只是使生成数据与真实数据集尽可能相似。...鉴别器将会努力最大化该概率值，来正确得到输入图像的年代类别。 ?...△ 方程2.2 这个方程可能看起来很复杂，但这只是定义了多标签交叉熵损失（Multi Label Cross Entropy Loss），这里的K表示图像类别的数目。在分类器中，也使用了该损失函数。
GAN的第一生成器学习计算F，GAN的第二生成器学习计算G。 ? 生成器函数G和F的定义。 此外，每个生成器都与一个鉴别器相关联，该鉴别器学习将实际数据y与合成数据G（x）区分开。 ?...每个GAN网络的损失函数 每个GAN生成器将通过最小化损失来学习其对应的变换函数（F或G）。通过测量生成的数据与目标数据的差异（例如，将猫的生成图像与真实猫的图像进行比较的差异）来计算生成器损失。...训练生成器来欺骗鉴别器，并且鉴别器将被训练为从合成数据中更好地区分真实数据。结果，生成器将非常擅长创建/转换所需数据（学习所需转换，例如F）。 总体而言，GAN损失看起来像： ?...照片增强功能：CycleGans经过训练，可以生成专业的花朵照片，并具有多个级别的聚焦和模糊度，并且可以使用任何照片编辑工具。 ? 输入：风景图片。输出：将相同的风景替换到不同的艺术风格下。...我鼓励您看一下我的GANs存储库，在那里您可以找到Python中不同类型的GANs实现，以及在PyTorch和TensorFlow中从头开始进行中的CycleGan实现。
Goodfellow 在小型数据集上尝试了这种相对 GAN，并有很好的效果。这种相对 GAN 基于非常朴素的概念：在训练中 GAN 应该同时降低真实数据看起来为真的概率。...在 Goodfellow 等 [2014] 提出的原始 GAN（我们称之为标准 GAN，即 SGAN）中，D 是分类器，用于预测输入数据为真的概率。...在基于 IPM 的 GAN 中，鉴别器是实值的，并被限制在一类特定的函数中，以免增长过快；这是一种正则化形式，防止 D 变得过强（即大致将真假数据完美分类）。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.00734 在标准生成对抗网络（SGAN）中，鉴别器 D 用于估计输入数据为真实样本的概率，而生成器 G 用于提高数据以假乱真的概率。...我们证明该属性可以通过使用一个「相对鉴别器」（Relativistic Discriminator）导出，该鉴别器在给定真实数据下估计它们比随机采样的假数据要真实的概率。
而每种单独的输入模态都是合成图像必须满足的约束条件，因此满足所有约束的一组图像是满足每个约束集合的交集。 假设每种约束的联合条件概率分布都服从高斯分布，就用单条件概率分布的乘积来表述交集的分布。...PoE GAN的设计 PoE GAN的生成器使用全局PoE-Net将不同类型输入的变化混合起来。 我们将每个模态输入编码为特征向量，然后使用PoE汇总到全局PoE-Net中。...解码器不仅使用全局PoE-Net的输出，还直接连接分割和草图编码器，以此来输出图像。...与计算图像嵌入和条件嵌入之间单个内积的标准投影鉴别器不同，这里要计算每个输入模态的内积，并将其相加以获得最终损失。 随意变换输入的GAN PoE可以在单模态输入、多模态输入甚至无输入时生成图片。...在文本输入模态中，PoE-GAN优于文本到图像模型DF-GAN、DM-GAN+CL。 当以模式的任意子集为条件时，PoE-GAN可以生成不同的输出图像。
不同于一般的GAN，生成器用于直接生成图像。在该框架中，生成器选择软件的参数，并在编辑结果欺骗鉴别器时获得奖励。通过使用RL进行训练，可以使用高质量的不可微图像编辑软件。...\(\hat{y}\)为是在\(p_t\)和\(p_g\)之间沿直线采样的图像。 生成器： 本文的目标是将图像编辑软件整合到GAN中，即生成器以原始图像x作为输入，输出为软件的参数。...若直接使用D(y’)作为reward来欺骗判别器，可能会导致x和y’之间的不一致性，因此作者将reward定义为： ?...Policy网络\(\pi(a_k|x)\)输出当前状态x下每个动作\(a_k\)的概率，并经过训练使期望奖励最大化，即 ? 若通过a操作获得的奖励大于价值网络预测的奖励，则a的概率增加。...为了表示相邻离散步骤之间的关系，可以看到在策略网络最后使用了一维 (1D)卷积层使得概率q来自CNN feature。
GAN的基本思想是同时训练鉴别器和发生器。训练鉴别器以将数据集的真实样本与由发生器产生的假样本区分开。发生器使用来自易于取样的随机源的输入，并且训练产生鉴别器不能与真实数据样本区分的假样本。...在Goodfellow等人的GAN的原始公式中（2014）中，鉴别器产生概率，并且在某些条件下，当由发生器产生的分布匹配原始数据分布时，发生收敛。...由鉴别器计算的能量函数可以被视为发生器的可训练成本函数。 训练鉴别器以将低能量值分配给高数据密度区域，高能量值分配到高数据密度区域外 。...虽然通常可以通过吉布斯分布将能量转换为概率（LeCun等人，2006），但是在这种基于能量的GAN中，不进行归一化在选择鉴别器结构和训练进程方面提供了更大的灵活性 。...GAN的原始公式中的概率二进制鉴别器可以被看作许多用于定义对比度函数和损失函数的方式中的一种，如LeCun等人 （2006）的监督和弱监督设置，和Ranzato et al.（2007）的无监督设置。
不用说，许多研究人员已经提出了很好的解决方案来减轻 GAN 训练中涉及的一些问题。 然而，这一领域的研究进展如此之快，以至于很难跟踪所有有趣的想法。本文列出了一些常用的使 GAN 训练稳定的技术。...2、Two Timescale Update Rule (TTUR) 在这种方法中，我们对鉴别器和生成器使用不同的学习率。...这本质上保证了鉴别器是 K-Lipschitz 连续的。 像 SAGAN 这样的一些实现，也在生成器上使用 spectral Normalization。该方法比梯度惩罚法计算效率更高。...Relativistic GAN 测量生成的数据比真实数据 “更真实” 的概率。正如 RGAN 论文中提到的，我们可以使用适当的距离度量来度量这种“相对真实性”。...将 attention map(在黄色框中计算) 添加到标准卷积操作中 Self-Attention GAN 允许对图像生成任务进行注意力驱动的长期依赖建模。
GAN通过使两个神经网络相互竞争来学习数据集的概率分布。 一个叫做Generator的神经网络生成新的数据实例，而另一个Discriminator评估它们的真实性。...发生器与鉴别器处于反馈回路中。 GAN背后的数学 更深入地了解它如何在数学上起作用。判别器的工作是执行二进制分类以在真实与伪造之间进行检测，因此其损失函数为二进制交叉熵。...DCGAN与GAN非常相似，但专门致力于使用深度卷积网络代替Vanilla GAN中使用的全连接网络。 卷积网络有助于发现图像中的深层相关性，即它们寻找空间相关性。...此更大的模型将用于使用鉴别器模型计算的输出和误差来训练生成器中的模型权重。区分模型是单独训练的，因此，在此较大的GAN模型中，模型权重被标记为不可训练，以确保仅更新生成器模型的权重。...这个更大的GAN模型将潜在空间中的一个点作为输入，使用生成器模型生成图像，将其作为输入馈送到鉴别器模型，然后输出或分类为真实或伪造。 由于鉴别器的输出是S形的，因此我们使用二进制交叉熵来表示损失。
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