生成式對抗網絡研究綜述

徐松林

摘要：近年來，隨著人工智能的發展，越來越多的研究者加入到了人工智能的研究當中。其中計算機視覺計算領域的研究也受到越來越多的人的關注，而生成式對抗網絡是處理計算機圖像與視覺的一種有效的算法。本文介紹了生成式對抗網絡的基本原理與主要算法，并對算法的主要應用進行了介紹，最后并做了總結。

關鍵詞：人工智能;生成式對抗網絡;GAN

中圖分類號：TP393? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1009-3044（2019）03-0061-02

1 引言

生成式對抗網絡（Generative Countermeasure Network，GAN）是由GoodFellow等人[1]在2014年研發出來的一種網絡。GAN目前已經成為計算機視覺研究當中炙手可熱的一種深度學習模型。隨著人工智能的不斷發展，人們越來越多地把重點放到了圖像領域的研究當中，其中包括圖像處理[2]、圖像生成[3]以及視頻檢索[4]等方面。在這些領域當中，GAN無疑已經成為最具研究價值的一種算法。由于大部分的深度學習模型均是監督式學習，對數據的要求比較高，而GAN不需要提前知道假設分布便可以自動推斷出真實的數據集，所以GAN在圖像處理領域中表現的十分的優異[5]。

本文章節安排如下，在第2小節介紹GAN的基本理論與主要算法， 第3小節介紹了GAN的主要應用，最后在第4小節進行了總結與展望。

2 生成式對抗網絡

2.1 基本原理

在GAN中，主要包括兩個部分，一個是生成模型G，另外一個是判別模型D，其具體結構如圖2-1所示。

在圖2-1中，Generator代表GAN的生成模型G，而Discriminator代表判別模型D。在GAN中，G與D基本上都是由深度神經網絡實現的一種函數。其中G根據真實的部分數據獲取其分布，并將這些數據映射到新的空間當中，將新生成的數據記做[G（z）]，分布記作[pg（z）]，其中[z]是一個隨機變量。此時，D中的輸入除了正常的數據外，還包括新生成的數據[G（z）]，而D的輸出一般是一個標量或者一個概率值，表示之前由G生成的數據被認定是真實數據的概率，并將此概率輸出到G，使得G根據次概率不斷地進行調整，最后使得[G（z）]與真實的數據保持一致。在極致情況下，即D已經將新生成的數據[G（z）]當成了真實的數據，此時的模型達到了最優，并且認為G已經得到了真實數據完整的分布。一般來講，G是某種深度神經網絡，對于數據輸入達到的層數，既可以是第一層，也可以是最后一層，并且對于其中的隱藏層，可以加入噪聲更好的模擬真實的數據情況。除此之外，GAN對[z]的要求很少，通常[z]的維度為100維左右，并且是隨機的。由于要經過D的判斷將梯度回傳并以此更新參數，所有G必須是可微的，否則會破壞整個GAN中信息的傳遞。

除了上述GAN中的生成器外，GAN中另外一個重要的部件便是判別器D了。D的主要目的是為了給生成器G提供反饋，判斷輸入的數據是否為真實的數據。其具體過程需要兩個協議，第一個協議是從真實的數據中進行采樣，輸入到D之后D會給出一個概率值，值越大，表明其實真實樣本的概率越大，并且假設在D輸入的過程中，真實樣本的個數與G生成樣本的個數是相等的，在此協議下，D輸出的概率值要盡可能地接近1。在第二種協議下，G會從真實的數據中按照某種分布進行采樣，并將采樣之后生成的數據作為D的輸入，而此時D的目標輸出就是使得此類型數據最后輸出概率為0，而G的目標是為了使得D的輸出為1，經過一系列的模型參數訓練，最后會達到一種平衡，通過G生成的樣本數據與真實的數據沒有差異，而D所反饋的概率為0.5，即此時D已經分辨不出輸入的數據到底是真實的數據還是經過G生成的樣本數據。

2.2 主要算法

在原始的GAN中，對先驗的要求非常的低，數據可以是任意的一種分布，最終GAN將會模擬出任意一種分布來。GAN使用機器的自身來進行訓練，通過自身參數的不斷調整，獲得足夠多的數據，并且找到現實中的某種規律，已經脫離了人類的“限制”。但是GAN由于其具有無限建模的能力，所以往往會出現函數無法逼近或者無法收斂等問題，而且GAN模擬生成的數據比較單一，不具有多樣性特征，而且對于某些特定的分布，比如離散分布，其學習的效果是非常差的。面對這些問題，人們對原始的GAN進行了一系列的改進，使其克服剛才提到的缺陷。下面列舉一些常見的改進型算法。

1）CGAN算法[6]，通過在數據生成的過程中增加約束性的條件，即利用標簽將輸入輸出進行標記，這樣能使得模型快速達到收斂條件，但是此種算法所要求的數據必須是帶帶有標簽的數據。

2）DCGAN算法[7]，將CNN的優點應用在GAN中，使得整個訓練過程趨于穩定，并且生成器生成的數據具有多樣性，更加符合GAN的需求，但是此種算法由于引進了CNN，整個模型易崩潰，會出現梯度爆炸等問題。

3）WGAN算法[8]，通過對訓練深度神經網絡中的權重進行剪枝處理，使得整個訓練過程更加穩定，并且易于收斂，理論上解決了梯度消失的問題，但是如果對某些必要的權重進行剪枝，還是會使得梯度消失或者爆炸。

4）WGAN-GP算法，利用梯度懲罰措施實現生成器與判別器之間的平衡，但是其最大的缺點就是收斂速度慢，生成的樣本多樣性較差。

3 GAN的主要應用

GAN的主要應用是在視覺計算上面，從最初的圖像生成，再到圖像計算等，越來越多的人利用GAN以及改進后的GAN模型處理計算機視覺方面的問題，其中最主要的原因在于GAN可以通過自身的對抗性不斷進行模型的改進，最終取得良好的效果。下面介紹幾個典型的應用。

1）生成圖片。應對于各種各樣的數據，GAN都可以學習到其真實的數據分布，如何使得圖片能夠更加的接近真實事物，這一直是圖片研究中的重點內容。DCGAN在此方面取得了良好的結果，由于有CNN的加入，DCGAN目前已經成為GAN模型的標準。除此之外，DCGAN還可以對圖片的矢量進行運算，從而擺脫對圖片數據庫中圖片本身的記憶。

2）圖像的風格遷移與翻譯。圖片的風格遷移是指將圖片的一種風格轉換為另一種風格，例如pix2pix模型[8]，就可以實現圖片風格的轉換，但是pix2pix模型訓練的數據需要成對的數據，而循環GAN[9]突破了這一限制，主要是將原圖片先映射到某一個空間中，之后再從此空間得到變換后的圖片，在這個過程中，通過生成器將圖片做映射，之后通過生成器與判別器的匹配可以提高重新生成圖像的質量。此時，將原始圖像與重新生成的圖像數據進行比對，如果分布相一致，那就有理由認為目標圖像與原始圖像是一致的。除此之外，循環GAN還可以應用到很多的方面，包括對圖像內季節的遷移，或者將2維的圖片轉換到三維的場景中，甚至是一些名人的圖片到真人的轉換。

3）圖像還原。目前隨著人工智能技術的發展，人臉識別的精確度也越來越高。利用人臉識別技術，可以在人群密集的地方進行人臉自動搜索，用于發現可疑人物等。但是目前制約這項技術發展的主要原因是在視頻中進行人臉識別時，經常受到其他人的干擾，真正的嫌疑人有可能被其他人遮擋，只有一個側面相，但是往往就需要從這一個側面相當中取出全部的面貌特征進行比對。之后，TP-GAN[10]被人們提了出來，這種算法可以整合局部與整體信息，對于還原后的圖像保留了原有信息的特征，所以在面對具有不同光照、不同背景甚至不同側面的圖片時，可以利用TP-GAN算法合成目標人的正臉圖片，并且合成之后的圖片與實際的人臉是非常相似的。其中最主要的原因是由于TP-GAN生成網絡時，在關注全局結構的基礎上，還關心局部推理，最后將這兩個特征進行合并，最終合成最后的圖像。

4 總結與展望

在圖像視頻領域，GAN作為一種新型的學習算法得到了廣大研究者的關注。GAN對于樣本不足、圖像質量差、特征提取困難等問題，提供了良好的解決方案。本文對GAN在視覺方面的應用進行了介紹，分析了GAN主要改進后算法的優缺點，并列舉了GAN中的主要應用。除此之外，GAN還可以與其他的深度學習模型相結合，解決了許多機器學習中無法解決的問題。

除了本文中提到的應用外，GAN還可以在其他領域中取得較大的成就。例如在專家系統中，可以利用GAN解決具體的問題，如對特定的場景進行系統生成，或者將圖片與游戲相結合，生成特定的游戲場景，并提高場景的視覺質量。

參考文獻：

[1] Goodfellow I J， Pouget-Abadie J， Mirza M， et al. Generative Adversarial Networks[J]. Advances in Neural Information Processing Systems， 2014， 3： 2672-2680.

[2] Sonka M， Hlavac V， Ceng R B D M. Image Processing， Analysis and Machine Vision[M].? Chapman & Hall Computing， 1993： 685–686.

[3] Cappelli R， Maio D， Maltoni D， et al. Synthetic Fingerprint-Image Generation[C]， 2000.

[4] Krizhevsky A， Sutskever I， Hinton G E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks[C]， 2012： 1097-1105.

[5] 王坤峰， 茍超， 段艷杰， et al. 生成式對抗網絡GAN的研究進展與展望[J]. 自動化學報， 2017， 43（3）： 321-332.

[6] Mirza M， Osindero S. Conditional Generative Adversarial Nets[J]. Computer Science， 2014： 2672-2680.

[7] Radford A， Metz L， Chintala S. Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks[J]. Computer Science， 2015.

[8] Arjovsky M， Chintala S， Bottou L. Wasserstein GAN[J]， 2017.

[9] Zhu J Y， Park T， Isola P， et al. Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks[J]， 2017： 2242-2251.

[10] Huang R， Zhang S， Li T， et al. Beyond Face Rotation： Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis[J]， 2017： 2458-2467.

【通聯編輯：李雅琪】