GAN
的
应
用
汇
总
(
持
续
更
新
)
前
言
:
GAN全称是Generator adversarial networks,中文是生成对抗网络,是一种生成
式模型,由good fellow在14年提出,近四年来被AI研究者疯狂研(guan)究
(shui),更有大神建立一个GAN zoo,收集了上百种不同的GAN:
https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo
事实上随着GAN理论的不断完善,GAN逐渐展现出了自己非凡的魅力,在一些应用
领域开始大放异彩,由此衍生了一些非常fancy的应用。本文对其中的一部分做
一些汇总展示给读者,希望在枯燥的科研生活之余给读者一些消遣。
注:本文不牵涉复杂的公式说明,旨在用结果展示GAN的应用场景,文中包含大
量的图片。
1
图
像
生
成
前言里提到了GAN是一个生成模型,可以用来生成图像、音频等等,生成质量逐
年增加,看下图:
从32x32分辨率生成都困难的GAN,到生成2K真假难辨高清分辨率图像的proGAN,
GAN正在发挥着自己独特的优势,并且逐渐渗透到二次元领域。