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生成對抗網絡（GAN）是無監督學習領域最近幾年快速發展的一個研究方向，其主要特點是能夠以一種間接的方 式對一個未知分布進行建模。在計算機視覺研究領域中，生成對抗網絡有著廣泛的應用，特別是在圖像生成方面，與其他的 生成模型相比，生成對抗網絡不僅可以避免復雜的計算，而且生成的圖像質量也更好。因此，本文將對生成對抗網絡及其在 圖像生成中的研究進展做一個小結和分析；本文首先從模型的架構、目標函數的設計、生成對抗網絡在訓練中存在的問題， 以及如何處理模式崩潰問題等角度對生成對抗網絡進行一個詳細的總結和歸納；其次介紹生成對抗網絡在圖像生成中的兩 種方法；隨后對一些典型的、用來評估生成圖像質量和多樣性的方法進行小結；并且對基于圖像生成的應用進行詳細分析；最后對生成對抗網絡和圖像生成進行總結，同時對其發展趨勢進行一個展望。

GAN逆轉化的目的是將給定的圖像逆映射到預先訓練好的GAN模型的潛在空間，以便由生成器從反代碼忠實地重建圖像。GAN逆映射作為一種新興的連接真實和虛假圖像領域的技術，在使預先訓練好的GAN模型如StyleGAN和BigGAN用于真實圖像編輯應用中起著至關重要的作用。同時，GAN逆轉化也為GAN的潛在空間的解讀以及如何生成逼真的圖像提供了思路。在本文中，我們對GAN逆轉化進行了概述，并重點介紹了它最近的算法和應用。我們涵蓋了GAN逆轉化的重要技術及其在圖像恢復和圖像處理中的應用。我們進一步闡述了未來方向的一些趨勢和挑戰。

//www.zhuanzhi.ai/paper/8a6100aa9aacbe624aae09afc4308355

生成對抗網絡(GAN)框架是一種深度學習架構，可以估計數據點是如何在概率框架[1]、[2]中生成的。它由兩個相互作用的神經網絡組成:一個生成器G和一個鑒別器D，它們通過對抗過程共同訓練。G的目標是合成與真實數據相似的假數據，D的目標是區分真實數據和假數據。通過對抗性的訓練過程，生成器G可以生成與真實數據分布相匹配的假數據。近年來，GANs被應用于圖像翻譯[3]、[4]、[5]、圖像處理[6]、[7]、[11]0到圖像恢復[9]、[10]、[11]、[12]、[13]等眾多任務。

許多GAN模型，如PGGAN [14]， BigGAN[15]和StyleGAN[16]，[17]，已經被開發用于從隨機噪聲輸入合成高質量和多樣性的圖像。近年來的研究表明，GANs在圖像生成過程中有效編碼了中間特征[18]和潛在空間[19]、[20]、[21]中豐富的語義信息。這些方法可以通過改變潛在代碼來合成具有不同屬性的圖像，如老化、表情、光方向等。然而，由于GANs缺乏推理功能和編碼器，這種對潛在空間的操作只適用于GANs生成的圖像，并不適用于任何給定的真實圖像。

相比之下，GAN反轉的目標是將給定的圖像反演回預先訓練好的GAN模型的潛在空間。然后，圖像發生器就可以從反碼中忠實地重建出來。由于GAN逆轉化是連接真實和虛假圖像域的關鍵，因此在[17]、[20]、[21]、[23]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]等領域取得了重大進展。GAN反演使得在現有訓練過的GAN的潛在空間中發現的可控方向適用于真實的圖像編輯，而不需要特別的監督或昂貴的優化。如圖1所示，在將真實圖像倒置到潛在空間后，我們可以沿著一個特定的方向改變其代碼來編輯圖像的相應屬性。GAN反演作為一個將生成對抗網絡與可解釋機器學習技術相結合的快速發展的領域，不僅提供了一種靈活的替代圖像編輯框架，而且有助于揭示深層生成模型的內在機制。

在這篇文章中，我們提出了一個全面的GAN逆向轉化方法，重點是算法和應用。據我們所知，這項工作是對快速增長的GAN反轉的第一次調查，并有以下貢獻。首先，我們提供了一個全面和系統的回顧，以及深刻的分析，在GAN倒置的所有方面的層次和結構。其次，我們對GAN反轉方法的性質和性能進行了比較總結。第三，我們討論了挑戰和有待解決的問題，并確定了未來研究的趨勢。

隨著深度學習的快速發展, 生成式模型領域也取得了顯著進展. 生成對抗網絡(Generative adversarial network, GAN)是一種無監督的學習方法, 它是根據博弈論中的二人零和博弈理論提出的. GAN具有一個生成器網絡和一個判別器網絡, 并通過對抗學習進行訓練. 近年來, GAN成為一個炙手可熱的研究方向. GAN不僅在圖像領域取得了不錯的成績, 還在自然語言處理(Natural language processing, NLP)以及其他領域嶄露頭角. 本文對GAN的基本原理、訓練過程和傳統GAN存在的問題進行了闡述, 進一步詳細介紹了通過損失函數的修改、網絡結構的變化以及兩者結合的手段提出的GAN變種模型的原理結構, 其中包括: 條件生成對抗網絡(Conditional GAN, CGAN)、基于Wasserstein 距離的生成對抗網絡(Wasserstein-GAN, WGAN)及其基于梯度策略的WGAN (WGAN-gradient penalty, WGAN-GP)、基于互信息理論的生成對抗網絡(Informational-GAN, InfoGAN)、序列生成對抗網絡(Sequence GAN, SeqGAN)、Pix2Pix、循環一致生成對抗網絡(Cycle-consistent GAN, Cycle GAN)及其增強Cycle-GAN (Augmented CycleGAN). 概述了在計算機視覺、語音與NLP領域中基于GAN和相應GAN變種模型的基本原理結構, 其中包括: 基于CGAN的臉部老化應用(Face aging CGAN, Age-cGAN)、雙路徑生成對抗網絡(Two-pathway GAN, TP-GAN)、表示解析學習生成對抗網絡(Disentangled representation learning GAN, DR-GAN)、對偶學習生成對抗網絡(DualGAN)、GeneGAN、語音增強生成對抗網絡(Speech enhancement GAN, SEGAN)等. 介紹了GAN在醫學、數據增強等領域的應用情況, 其中包括: 數據增強生成對抗網絡(Data augmentation GAN, DAGAN)、醫學生成對抗網絡(Medical GAN, MedGAN)、無監督像素級域自適應方法(Unsupervised pixel-level domain adaptation method, PixelDA). 最后對GAN未來發展趨勢及方向進行了展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180831

在計算機視覺領域，對抗網絡(GANs)在生成逼真圖像方面取得了巨大的成功。最近，基于GAN的技術在基于時空的應用如軌跡預測、事件生成和時間序列數據估算中顯示出了良好的前景。雖然在計算機視覺中對GANs提出了一些評論，但沒有人考慮解決與時空數據相關的實際應用和挑戰。在這篇文章中，我們對GANs在時空數據方面的最新發展進行了全面的回顧。我們總結了在時空數據中流行的GAN架構，以及用GANs評估時空應用程序性能的常見做法。最后，提出了未來的研究方向，希望能對相關研究者有所幫助。

//arxiv.org/abs/2008.08903

概述：

時空屬性在交通運輸(shao2017travel)、社會科學(kupilik2018spatio)、犯罪學(rumi2019crime)等各個領域都很常見，其中，傳感器和大數據的激增迅速改變了時空屬性。大量的時空(ST)數據需要適當的處理技術來建立有效的應用。通常，處理表格數據或圖形數據的傳統方法在應用于時空數據集時表現不佳。原因主要有三層(wang2019deep): (1) ST數據通常是連續空間，而表或圖數據往往是離散的; (2) ST數據通常同時具有空間和時間屬性，其中數據相關性較復雜，傳統技術難以捕捉; (3) ST數據具有高度的自相關性，通常不像傳統數據那樣獨立生成數據樣本。

隨著深度學習的普及，許多神經網絡(如卷積神經網絡(CNN) (krizhevsky2012imagenet)，遞歸神經網絡(RNN) (mikolov2010recurrent)， Autoencoder (AE) (hinton2006 reduce)，圖卷積網絡 (GCN) (kipf2016gcn))被提出并在ST數據建模方面取得了顯著的成功。ST數據的深度學習之所以被廣泛采用，是因為它在層次特征工程能力方面顯示出了潛力。在本次調研中，我們關注的是深度學習領域最有趣的突破之一——生成對抗網絡(GANs) (goodfellow2014generate)及其在ST數據方面的潛在應用。

GAN是一種對抗學習生成真實數據的生成模型。它由兩個組件(goodfellow2014)組成:generator G和discriminator D。G捕獲數據分布并從潛在變量z生成真實數據，D估計來自真實數據空間的數據概率。GAN采用了零和非合作博弈的概念，其中G和D被訓練為相互競爭，直到達到納什均衡。GAN在各領域獲得了相當大的關注,包括圖像(例如,圖像翻譯(isola2017image)超分辨率(ledig2017photo),聯合圖像生成(liu2016coupled),對象檢測(ehsani2018segan),改變面部屬性(donahue2017semantically))、視頻(例如,視頻一代(vondrick2016generating)),自然語言處理(例如,文本生成(lin2017adversarial),文本圖像(zhang2017stackgan))。

然而，直接使用圖像或視頻生成并不適用于ST數據的建模，如交通流、區域降雨和行人軌跡。一方面，圖像生成通常考慮輸入和輸出圖像之間的外觀，不能充分處理空間變化。另一方面，視頻生成考慮了圖像間的空間動態，但是，當對下一幅圖像的預測高度依賴于前一幅圖像時，時間變化沒有得到充分考慮(saxena2019d)。因此，將GANs成功應用于ST數據需要探索新的方法。

最近，GANs開始應用于ST數據。GANs在ST數據上的應用主要包括生成去識別的時空事件(saxena2019d);jin2019crime)，時間序列歸責(luo2018multivariate;，軌跡預測(gupta2018;kosaraju2019)， 圖表示 (wang2018;bojchevski2018)等。盡管GANs在計算機視覺領域取得了成功，但將GANs應用于ST數據預測具有挑戰性(saxena2019d)。例如，利用額外的信息，如景點(PoI)，天氣信息在以前的研究中仍然是未觸及的。此外，與研究者可以依靠對生成的實例進行可視化檢查的圖像不同，GANs對ST數據的評估仍然是一個未解決的問題。在ST數據上采用傳統的GAN評價指標(saxena2019d;esteban2017real)。

一些研究回顧了最近關于ST數據或GAN在不同領域的應用問題的文獻。與從傳統關系數據挖掘模式相比，建模ST數據特別具有挑戰性，因為除了實際測量之外，它還具有空間和時間屬性。Atluri等人(atluri2018spatio)回顧了ST數據建模的流行問題和方法。提供了不同類型ST數據的分類、定義和描述數據實例的方法，以確定實際應用程序中任何類型ST數據的相關問題。他們還列出了通常研究的ST問題，并回顧了處理不同ST類型的獨特屬性的問題。Want等人(wang2019deep)回顧了將深度學習應用于ST數據挖掘任務的最新進展，并提出了一個利用深度學習模型解決ST數據建模問題的流程。Hong等人(hong2019生成)從不同的角度解釋了GANs，并列舉了常用的用于多任務的GAN變體。在(pan2019recent)中討論了GANs的最新進展，Wang et al. (wang2019生)提出了一種用于計算機視覺領域的GANs分類。特別是，Yi等人(yi2019生)回顧了GANs在醫學成像中的最新進展。

然而，上述工作回顧了ST數據建模問題或GANs在計算機視覺領域的最新進展。盡管許多研究者(saxena2019d;esteban2017real;gupta2018social;luo20192;已經用GANs對ST數據進行建模，在這個領域還沒有相關的調查來解決在ST數據應用中使用GANs的潛力。本文第一次全面概述了ST數據中的GANs，描述了GANs有希望的應用，并確定了在不同ST相關任務中成功應用尚需解決的一些挑戰。

近年來,生成式對抗網絡(generative adversarial nets, GAN)迅速發展,已經成為當前機器學習領域的主要研究方向之一。GAN來源于零和博弈的思想,其生成器和鑒別器對抗學習,獲取給定樣本的數據分布,生成新的樣本數據。對GAN模型在圖片生成、異常樣本檢測和定位、文字生成圖片以及圖片超分辨率等多方面進行了大量的調查研究,并在這些GAN的應用所取得的實質性進展進行了系統的闡述。對GAN的提出背景與研究意義、理論模型與改進結構,以及其主要應用領域進行了總結。通過對GAN在各方面的應用分析,對GAN的不足以及未來發展方向進行綜述。

//dziy.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=76215a4a-3131-4b6e-9afd-1af245c41ff1

盡管生成式對抗網絡(GAN)的歷史并不長，但它已被廣泛地研究和用于各種任務，包括其最初的目的，即合成樣品的生成。然而，將GAN用于具有不同神經網絡結構的不同數據類型，由于其在訓練方面的局限性，使得模型很容易出現混亂。這種臭名昭著的GAN訓練是眾所周知的，并已在許多研究中提出。因此，為了使GAN的訓練更加穩定，近年來提出了許多正則化方法。本文綜述了近年來引入的正則化方法，其中大部分是近三年來發表的。具體地說，我們關注的是那些可以被普遍使用的方法，而不管神經網絡體系結構如何。根據其運算原理將其分為若干組，并分析了各方法之間的差異。此外，為了提供使用這些方法的實際知識，我們調研了在最先進的GANs中經常使用的流行方法。此外，我們還討論了現有方法的局限性，并提出了未來的研究方向。

生成對抗網絡(GANs)是近年來受到廣泛關注的一類新型的深度生成模型。GANs通過圖像、音頻和數據隱式地學習復雜的高維分布。然而，在GANs的訓練中存在著主要的挑戰。由于網絡結構設計不當，使用目標函數和選擇優化算法，導致模式崩潰，不收斂和不穩定。最近，為了解決這些挑戰，一些更好地設計和優化GANs的解決方案已經被研究，基于重新設計的網絡結構、新的目標函數和替代優化算法的技術。據我們所知，目前還沒有一項綜述特別側重于這些解決辦法的廣泛和系統的發展。在這項研究中，我們進行了一個全面的綜述，在GANs的設計和優化解決方案提出，以處理GANs的挑戰。我們首先確定每個設計和優化技術中的關鍵研究問題，然后根據關鍵研究問題提出新的分類結構解決方案。根據分類，我們將詳細討論每個解決方案中提出的不同GANs變體及其關系。最后，在已有研究成果的基礎上，提出了這一快速發展領域的研究方向。

//arxiv.org/abs/2005.00065

概述

深度生成模型(DGMs)，如受限玻爾茲曼機(RBMs)、深度信念網絡(DBNs)、深度玻爾茲曼機(DBMs)、去噪自編碼器(DAE)和生成隨機網絡(GSN)，最近因捕獲音頻、圖像或視頻等豐富的底層分布和合成新樣本而引起了廣泛關注。這些深度生成模型采用基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)的[1][2]算法進行建模。基于MCMC的方法計算訓練過程中梯度消失的對數似然梯度。這是由馬爾科夫鏈產生的樣本生成慢的主要原因，因為它不能足夠快地在模式間混合。另一個生成模型，變分自動編碼器(VAE)，使用帶有統計推理的深度學習來表示潛在空間[3]中的一個數據點，并在難以處理的概率計算的近似過程中體驗復雜性。此外，這些生成模型是通過最大化訓練數據可能性來訓練的，其中基于概率的方法在許多數據集(如圖像、視頻)中經歷了維數的詛咒。此外，在高維空間中，從馬爾可夫鏈進行的采樣是模糊的，計算速度慢且不準確。

為了解決上述問題，Goodfellow等人提出了生成對抗網(GANs)，這是生成模型的另一種訓練方法。GANs是一種新穎的深度生成模型，它利用反向傳播來進行訓練，以規避與MCMC訓練相關的問題。GANs訓練是生成模型和判別模型之間的極小極大零和博弈。GANs最近在生成逼真圖像方面得到了廣泛的關注，因為它避免了與最大似然學習[5]相關的困難。圖1顯示了GANs能力從2014年到2018年的一個進展示例。

GANs是一種結構化的概率模型，它由兩個對立的模型組成:生成模型(Generator (G))用于捕獲數據分布; 判別模型(Discriminator (D))用于估計生成數據的概率，以確定生成的數據是來自真實的數據分布，還是來自G的分布。D和G使用基于梯度的優化技術(同時梯度下降)玩一個兩人極小極大對策，直到納什均衡。G可以從真實分布中生成采樣后的圖像，而D無法區分這兩組圖像。為了更新G和D，由D通過計算兩個分布之間的差異而產生的損失來接收梯度信號。我們可以說，GANs設計和優化的三個主要組成部分如下:(i) 網絡結構，(ii) 目標(損失)函數，(iii)優化算法。

對多模態數據建模的任務，一個特定的輸入可以與幾個不同的正確和可接受的答案相關聯。圖2顯示了具有多個自然圖像流形(紅色)的插圖，結果由使用均方誤差(MSE)的基本機器學習模型實現，該模型在像素空間(即，導致圖像模糊)和GANs所獲得的結果，從而驅動重構向自然圖像流形方向發展。由于GANs的這一優勢，它在許多領域得到了廣泛的關注和應用。

GANs在一些實際任務中表現良好，例如圖像生成[8][9]、視頻生成[11]、域自適應[12]和圖像超分辨率[10]等。傳統的GANs雖然在很多方面都取得了成功，但是由于D和G訓練的不平衡，使得GANs在訓練中非常不穩定。D利用迅速飽和的邏輯損失。另外，如果D可以很容易的區分出真假圖像，那么D的梯度就會消失，當D不能提供梯度時，G就會停止更新。近年來，對于模式崩潰問題的處理有了許多改進，因為G產生的樣本基于少數模式，而不是整個數據空間。另一方面，引入了幾個目標(損失)函數來最小化與傳統GANs公式的差異。最后，提出了幾種穩定訓練的方法。

近年來，GANs在自然圖像的制作方面取得了突出的成績。然而，在GANs的訓練中存在著主要的挑戰。由于網絡結構設計不當，使用目標函數和選擇優化算法，導致模式崩潰，不收斂和不穩定。最近，為了解決這些挑戰，一些更好地設計和優化GANs的解決方案已經被研究，基于重新設計的網絡結構、新的目標函數和替代優化算法的技術。為了研究以連續一致的方式處理GANs挑戰的GANs設計和優化解決方案，本綜述提出了不同GANs解決方案的新分類。我們定義了分類法和子類尋址來構造當前最有前途的GANs研究領域的工作。通過將提出的GANs設計和優化方案分類，我們對其進行了系統的分析和討論。我們還概述了可供研究人員進一步研究的主要未決問題。

本文貢獻：

• GAN新分類法。在本研究中，我們確定了每個設計和優化技術中的關鍵研究問題，并提出了一種新的分類法，根據關鍵研究問題來構造解決方案。我們提出的分類將有助于研究人員增強對當前處理GANs挑戰的發展和未來研究方向的理解。

• GAN全面的調研。根據分類法，我們提供了對各種解決方案的全面審查，以解決GANs面臨的主要挑戰。對于每一種類型的解決方案，我們都提供了GANs變體及其關系的詳細描述和系統分析。但是，由于廣泛的GANs應用，不同的GANs變體以不同的方式被制定、訓練和評估，并且這些GANs之間的直接比較是復雜的。為此，我們進行了必要的比較，總結了相應的方法。他們提出了解決GANs挑戰的新方案。這個調查可以作為了解、使用和開發各種實際應用程序的不同GANs方法的指南。