生成对抗网络 (GAN)

生成对抗网络（GAN）是一类重要的生成模型，它通过生成器和判别器的相互博弈来学习数据分布。GAN 的核心思想是通过对抗训练来提升生成质量，使得生成器能够产生逼真的样本。

主要类型

连续生成对抗网络 (默认)

连续 GAN 使用连续的潜在空间，通过生成器和判别器的相互博弈来提升生成质量。它特别适合处理连续数据，如自然图像。

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向量量化生成对抗网络 (VQ-GAN)

VQ-GAN 结合了 VQ-VAE 和 GAN 的优点，使用离散的潜在表示和对抗训练来提升生成质量。它特别适合处理离散数据，如文本和音频。

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应用领域

1. 图像生成与处理

   • 图像生成
   • 图像编辑
   • 风格迁移
   • 超分辨率

2. 音频处理

   • 语音合成
   • 音乐生成
   • 音频增强

3. 文本生成

   • 文本生成
   • 对话系统
   • 机器翻译

4. 视频生成

   • 视频生成
   • 视频编辑
   • 动作迁移

发展趋势

1. 架构改进

   • 更稳定的训练策略
   • 更高效的网络结构
   • 更好的生成质量

2. 训练方法

   • 更稳定的优化算法
   • 更好的损失函数设计
   • 更高效的训练策略

3. 应用扩展

   • 多模态生成
   • 可控生成
   • 可解释性研究

参考文献

1. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative adversarial networks.
2. Arjovsky, M., et al. (2017). Wasserstein GAN.
3. Esser, P., et al. (2021). Taming transformers for high-resolution image synthesis.