引言
你能看出这张照片中面部的共同点吗？
这些人都不是真实存在的！这些面部图像都是由 GAN 技术生成的。
“GAN” 这个词是由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出的，但相关概念早在 1990 年就存在了（Jürgen Schmidhuber 开创），在 Goodfellow 发出这个方向的论文之后才开始普及。从那以后，GAN 就一直不断发展！
实际上，GAN 无处不在。数据科学家和深度学习研究者使用这项技术来生成逼真的图像，改变面部表情，创建游戏场景，可视化设计，甚至生成令人惊叹的艺术作品！最近有关 AI 生成艺术作品的新闻就是 GAN 的成果：
在本文中，我们将介绍五个流行且有趣的 GAN 应用。你可能遇到过其中一些但没有注意到它们是如何工作的。另外提供了每个 GAN 应用的链接，可以查看研究一下。
GAN 介绍 GAN 的应用图像编辑安全相关生成数据注意力预测 3D 对象生成总结
GAN 介绍
我们了解了 GAN 可以做些什么。但它们是怎样运行的？这个强大的算法下面发生了什么？用一个流行的例子来理解这一点。
有一个伪造者（创造假艺术品）和一个负责检测这些假艺术品的检查者。
这个伪造者的任务模仿著名艺术家（如达芬奇）的原创绘画。如果他将这项工作作为原始艺术作品，伪造者可能会赚很多钱。
另一方面，检查员的任务是抓住这些伪造者。他应该怎么做？检查员知道真实艺术家独特的特点以及伪造者绘画的特点。检查者将这些已知的特点应用于当前的绘画，检查它是否真实。
这场伪造者与检查员的比赛不断进行，最终会成为世界级的检查员，还有世界级的伪造者。
现在将伪造者和检查者都看做机器人，当你同时训练伪造者和检查者，那你手上就有一个画家！这基本上就是 GAN 的工作原理。
GAN 的应用
我们已经对 GAN 的工作方式有了直观的认识，是时候深入研究目前常用的 GAN 有趣应用了。
图像编辑
大多数的图像编辑软件都缺少很大的灵活性对图片进行创造性的改变。例如通过改变某个年轻人的发型，使他变成一个 90 岁的人的外表。目前的图像编辑软件无法做到这一点。但是使用 GAN，我们可以重建图像并彻底改变外表。
这篇论文展示了这一前沿应用。
另一个类似的应用是从图片中去除雨滴的纹理。下面是该论文中的图像：
安全相关
人工智能的兴起对大多数行业来说都是有好处的。但真正令人担忧的是人工智能革命和网络威胁，即使是深层神经网络也容易被黑客入侵。
对工业应用的持续关注后，发现它们应该对网络攻击具有鲁棒性，因为生产线上有很多机密信息。事实证明，GAN 在这方面提供了巨大的帮助，直接解决了 “对抗性攻击” 的问题。
这些对抗性攻击使用各种技术来欺骗深度学习模型。GAN 的使用使现有的深度学习模型更加健壮。可以通过创建更多的假例子并训练模型来识别它们。非常聪明。
还有一种名为 SSGAN 的技术用来对图像进行隐写分析并检测有害编码。
生成数据
谁不想获得更多的数据来训练深度学习模型？某在些领域获取数据是很有必要的，特别是在需要有训练数据的有监督学习算法领域。医疗行业正是这样的领域。
GAN 再次发威，因为它可以生成用于监督训练的虚假数据。就是这样！你就知道下次怎样获取更多的数据。
例如，这篇论文讨论了通过 GAN 创建逼真的眼睛图像数据来训练深度学习算法。
注意力预测
当我们观察一幅图像时倾向于关注某一特定部分而不是整幅图像。这被称为注意力，是人类重要的特征。预先了解一个人的确切位置对于公司来说肯定是一个有用的功能，因为可以更好地优化定位他们的产品。比游戏设计师可以专注于游戏的某一部分，增强它的功能使其更有吸引力。
这篇论文探讨了这个技术，作者尝试使用 GAN 识别图像中最吸引人的部分。
3D 对象生成
GAN 在游戏行业也很受欢迎。
为了给玩家一种逼真的感觉，游戏设计师花费无数个小时创建 3D 头像和背景。创建 3D 模型需要付出很多努力。用 GAN 来生成 3D 对象会看起来不真实吗？观看下面这个视频可能就会相信 GAN 的强大功能，它们使整个过程自动化。
总结
在研究中已经发表了很多的 GAN 应用。希望上面介绍的 GAN 的应用可以对你有所启发，也许你可以创造自己的 GAN！如果有任何想法或建议，欢迎在做出评论。
在线教程
- 麻省理工学院人工智能视频教程 – 麻省理工人工智能课程
- 人工智能入门 – 人工智能基础学习。Peter Norvig举办的课程
- EdX 人工智能 – 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术。
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- 深度学习面试宝典
- 深度学习之PyTorch物体检测实战
- 吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记
- 计算机视觉中的多视图几何
- PyTorch-官方推荐教程-英文版
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121)
- …
第一阶段：零基础入门（3-6个月）
新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。
第二阶段：基础进阶（3-6个月）
熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。
第三阶段：工作应用
这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-788772.html
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到了这里，关于人工智能中GAN 的五大有趣应用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
