5、GAN的应用

​ GANs是一个强大的生成模型，它可以使用随机向量生成逼真的样本。我们既不需要知道明确的真实数据分布，也不需要任何数学假设。这些优点使得GANs被广泛应用于图像处理、计算机视觉、序列数据等领域。上图是基于GANs的实际应用场景对不同GAN进行了分类，包括图像超分辨率、图像合成与处理、纹理合成、目标检测、视频合成、音频合成、多模态转变等。

5.1 计算机视觉与图像处理

​ GANs最成功的应用是图像处理和计算机视觉，如图像超分辨率、图像合成和处理以及视频处理。

5.1.1 超分辨率（SR）

​ 图像超分辨率技术主要解决将低分辨率的图像在不失真的前提下转变为高分辨率的问题，且需要在准确性和速度斱面保持优越性能，此外超分辨率技术可解决例如医学诊断、视频监控、卫星遥感等场景的部分行业痛点问题，应用此技术产生的社会实际价值不可估量。基于深度学习的图像超分辨技术可分为：有监督、无监督、特定应用领域三种类型。SR-GAN 模型将参数化的残差网络代替生成器，而判别器则选用了 VGG 网络，其损失函数通过内容损失和对抗损失的加权组合，相比其他深度卷积网络等模型在超分辨精度和速度上得到了改进，将图像纹理细节的学习表征较好，故而在超分辨领域取得了不俗的效果。

5.1.2 图像合成与处理

人脸

• 姿势相关：提出了用于姿势不变人脸识别的解纠缠表示学习GAN（DR-GAN）。Huang等人通过同时感知局部细节和全局结构，提出了一种用于照片级真实感正面视图合成的双通路GAN（TP-GAN）。Ma等人提出了一种新颖的姿势引导人物生成网络（PG2），该网络基于新颖的姿势和人物的图像，合成任意姿势下的人物图像。Cao等人提出了一种高保真姿态不变模型，用于基于GANs的高分辨率人脸前方化。Siarohin等人提出了用于基于姿势的人体图像生成的可变形人体器官。提出了用于定制化妆转移的姿态鲁棒性SpatialWare GAN（PSGAN）。
• 肖像相关：APDrawingGAN建议从具有层次性Gan的人脸照片生成艺术肖像画。APDrawingGAN有一个基于微信的软件。GANs还用于其他与人脸相关的应用，如人脸属性更改和肖像编辑。
• 人脸生成：GANs生成的人脸质量逐年提高，这可以在Sebastian Nowozin的GAN讲座材料1中找到。基于原始GANs生成的人脸视觉质量较低，只能作为概念证明。Radford等人使用了更好的神经网络结构：用于生成人脸的深度卷积神经网络。Roth等人解决了GAN训练的不稳定性问题，允许使用更大的架构，如ResNet。Karras等人利用多尺度训练，以高保真度生成百万像素的人脸图像。面生成的每个对象都是一张脸，且大多数脸数据集往往由直视摄像机的人组成，因此比较简单。

一般目标

​ 让GAN处理像ImageNet这样的分类数据集有点困难，因为ImageNet有一千个不同的对象类，并且这些图像的质量逐年提高。

​ 虽然大多数论文使用GANs合成二维图像，但Wu等人使用GANs和体积卷积合成了三维（3-D）样本。Wu等人合成了汽车、椅子、沙发和桌子等新奇物品。Im等人利用反复出现的敌对网络生成图像。Yang等人提出了用于图像生成的分层递归GAN（LR-GAN）。

图像修复

​ 图像补全是一种传统的图像修复处理仸务，其目的是填补图像中内容缺失或被遮盖的部分，在目前的生产生活环境中此类仸务得到广泛的现实应用。大多数补全方法都是基于低级线索，仍图像的邻近区域中寻找小块，幵创建与小块相似的合成内容。王海涌等人借助此原理，实现了局部遮挡情况下的人脸表情识别，识别效率较高。与现有的寻找补全块迚行合成的模型不同，相关研究文献提出的模型基于 CNN 生成缺失区域的内容。该算法采用重构损失函数、两个对抗性损失函数和一个语义解析损失函数迚行训练，以保证像素质量和局部-全局内容的稳定性。

人与图像生成过程之间的交互

​ 有许多应用程序涉及人与图像生成过程之间的交互。真实图像操作很困难，因为它需要以用户控制的方式修改图像，同时使其看起来真实。如果用户没有有效的艺术技巧，编辑时很容易偏离自然图像的多样性。交互式GAN（IGAN）定义了一类图像编辑操作，并将其输出约束为始终位于学习的流形上。

5.1.3 纹理合成

​ 纹理合成是图像领域的经典问题。Markovian GANs（MGAN）是一种基于GANs的纹理合成方法。通过捕获马尔可夫面片的纹理数据，MGAN可以快速生成风格化的视频和图像，从而实现实时纹理合成。空间GAN（SGAN）是第一个将GAN与完全无监督学习应用于纹理合成的人。周期性空间GAN（PSGAN）是SGAN的一个变体，它可以从单个图像或复杂的大数据集中学习周期性纹理。

5.1.4 目标检测

​ 我们如何学习对变形和遮挡保持不变的对象检测器？一种方法是使用数据驱动策略——收集在不同条件下具有对象示例的大规模数据集。我们希望最终的分类器能够使用这些实例来学习不变性。是否可以查看数据集中的所有变形和遮挡？一些变形和遮挡非常罕见，在实际应用中几乎不会发生；然而，我们想学习一种对这种情况不变的方法。Wang等人使用GANs生成具有变形和遮挡的实例。对手的目标是生成对象检测器难以分类的实例。通过使用切割器和GANs，Segan检测到图像中被其他对象遮挡的对象。为了解决小目标检测问题，Li等人提出了感知GAN，Bai等人提出了端到端多任务GAN（MTGAN）。

5.1.5 视频

​ Villegas等人提出了一种深度神经网络，用于使用GANs预测自然视频序列中的未来帧。Denton和Birodkar提出了一个新模型，名为解纠缠表示网（DRNET），该模型基于GANs从视频中学习解纠缠图像表示。相关研究文献提出了一种新的生成性对抗学习框架下的视频到视频合成方法（video2video）。MoCoGan建议分解运动和内容以生成视频。GAN还被用于其他视频应用，如视频预测和视频重定目标。

​ 视频可通过逐帧分解理解为多张图片的组合，故而在 GAN 生成图像的基础上，实现视频的生成和预测 。视频一般而言是由相对静止的背景色和动态的物体运动组成的，VGAN考虑了这一点，使用双流生成器以 3D CNN 的移动前景生成器预测下一帧，而使用 2D CNN 的静态背景生成器使背景保持静止。Pose-GAN采用混合VAE和GAN斱法，它使用 VAE 斱法在当前的物体姿态和过去姿态隐藏的表示来估计未来的物体运动。

​ 基于视频的 GAN 不仅需要考虑空间建模，还需要考虑时间建模，即视频序列中每个相邻帧之间的运动。MoCoGAN被提出以无监督的斱式学习运动和内容，它将图像的潜在空间划分为内容空间和运动空间。DVD-GAN能够基于 BigGAN 架构生成更长、更高分辨率的视频，同时引入可扩展的、视频专用的生成器和鉴别器架构。

5.1.6 其他图像和视觉应用

​ GANs已被用于其他图像处理和计算机视觉任务，如对象变形、语义分割、视觉显著性预测、对象跟踪、图像去杂、自然图像抠图、图像修复、图像融合，图像完成，图像分类。

5.2 时序数据

​ GANs在自然语言、音乐、语音、语音和时间序列等顺序数据方面也取得了成就。

5.2.1 自然语言处理

​ GAN 在图像上的性能表现，让众多研究者在文本生成领域也提出了基于 GAN 的一些模型。SeqGAN 与强化学习结合，避免了一般 GAN 模型不能生成离散序列，且可在生成离散数据时能够返回模型的梯度值，此类斱法可用于生成语音数据、机器翻译等场景。MaskGAN模型，引入了 Actor-Critic 架构可根据上下文内容填补缺失的文本信息。

​ 除了图像生成文本的应用，文献 StackGAN 可实现通过输入文本信息来产生相应的文本所描述的图像且图像具有高分辨率，此模型实现了文本与图像的交互生成。此外 CookGAN 从图像因果链的角度实现了基于文本生成图像菜单的方法。而TiVGAN 则实现了通过文本来产生连续性视频序列的构想。

5.2.2 音乐

​ GANs被用于生成音乐，如连续RNN-GAN（C-RNN-GAN）、连续RNN-GAN（风琴）和SeqGAN。

5.2.3 语音和音频

​ GANs已用于语音和音频分析，如合成、增强和识别。

5.3 其他应用

5.3.1 医学领域

​ 一般来说，在医学成像中使用 GANs 有两种方法：第一种集中在生成阶段，这有助于实现训练数据的基本结构，以创建真实的图像，使得 GANs 能够 更 好 地 处 理 数 据 稀 缺 性 和 患 者 隐 私 问 题。第二种集中在判别阶段，其中判别器可以被认为是未处理图像的先验学习，因此可以作为伪生成图像的检测器。

​ 生成阶段：Sandfort 等人提出了一种基于CycleGAN 的数据增强模型，以提高 CT 分割中的泛化性。Han 等人提出了一种基于 GAN 的两阶段无监督异常检测 MRI 扫描斱法。

​ 判别阶段：Tang 等人提出了一种基于叠加生成对抗网络的 CT 图像分割斱法，网络第一层减少CT 图像中的噪声，第二层创建具有增强边界的更高分辨率图像。Dou 等人提出了用于 MRI 和 CT 的 GANs，通过以无监督斱式支持源域和目标域的特征空间来处理高效的域转移。

5.3.2 三维重构

​ GAN 在三维空间上对物体的立体形状补全或重构，是对三维重构技术的完善和扩展。Wang 等人提出了一种混合结构，使用递归卷积网络(LRCN)的3D-ED-GAN 模型。Wu 等人提出了 3D-VAE-GAN 模型，该模型利用体积卷积网络和生成对抗网络最新的研究理论仍概率空间生成 3D 对象。相关研究文献介绍了一种新的GAN 训练模型来实现物体详细的三维形状。该模型采用带梯度惩罚的 Wasserstein 归一化训练，提高了图像的真实感，这种架构甚至可以仍 2D 图像中重建3D 形状并完成形状补全。

图34 现实世界物品扫描的 3D

​ 3D-RecGAN 是一个随机深度视图重建指定对象的完整三维结构。该模型在GAN 结构上是一种编码器-解码器 3D 深度神经网络，结合了两个目标损失：用于 3D 物体重建的损失和改迚的 Wasserstein GAN 损失。也有人做出了用于语义部件编辑、形状类比和形状揑值以及三维物体形状补全的代数操作和深度自动编码器 GAN (AE-EMD)。

5.3.3 数据科学

​ GANs已用于数据生成、神经网络生成、数据增强、空间表示学习、网络嵌入、异构信息网络和移动用户评测。

​ GANs已经广泛应用于许多其他领域，如恶意软件检测、国际象棋游戏、隐写术、隐私保护、社交机器人和网络修剪。

6、前沿问题

​ 由于GAN在整个深度学习领域都很流行，其局限性最近得到了改进。对于GANs来说，仍然存在一些有待解决的研究问题。

6.1 模式崩溃问题

​ 尽管现有研究在解决模式崩溃问题上进行了很多尝试，也取得了一些进展，但如何解决模式崩溃问题依然是 GAN 面临的主要挑战。

​ 针对 GAN 发生模式崩溃的原因，已有一些研究工作尝试给予解释：将生成器视为一个 N 维流形的参数化描述，当流形上某点的切线空间维数小于 N ，导致在该点沿一些方向进行变化时，数据的变化无效，因此生成器会产生单一的数据； 基于最优传输理论，认为生成器将隐空间的分布映射为流形上的分布是一个传输映射，它具有间断点，是非连续映射，但神经网络目前仅能近似连续映射，从而导致生成无意义结果并引发模式崩溃；当模式崩溃发生时，判别器网络权值矩阵的奇异值急剧减小，可从该问题入手解决模式崩溃问题。

​ 与普通神经网络训练过程相比， GAN 模型中存在生成器 G 与判别器 D 之间的博弈机制，这使得 GAN 模式崩溃问题变得复杂。总而言之， GAN模式崩溃问题研究工作尚处于起步阶段，研究出发的角度多样，未形成一个统一的框架来解释该问题。今后的工作如果能从 GAN 的博弈机制出发，将生成器和判别器两方面的相关因素综合起来，会有助于该问题的解决。

6.2 训练集样本的影响

​ 神经网络的表现主要取决于模型自身的特点，以及训练使用的真实样本集。同样， GAN模型的训练学习的质量也受制于训练样本集的影响。一方面，样本集的自身内在数据分布情况可能会影响 GAN 的训练效率和生成质量。例如，在样本集上定义类内距离集与类间距离集，并依此提出基于距离的可分性指数，用于量化样本可分性，并指出当不同种类样本按相同分布混合时最难以区分，使用这种样本集进行有监督学习时很难使模型有较好表现。这对于 GAN的样本生成质量评价指标设计具有借鉴意义。另一方面， GAN 模型的一大特点是学习真实样本分布，因此需要足够多真实样本进行训练才能有较好表现，研究如何使用小规模训练集得到较好的 GAN 模型是具有挑战和意义的。 GAN 模型对训练集质量也有较高要求，而高质量的数据集往往难以获得，因此研究哪些数据会影响模型表现，如何规避低质量样本带来的负面影响，以降低对训练集质量的高要求，成为今后的研究方向。

​ 此外，在降低训练集样本数量需求方面已有一些研究。通过迁移学习，在预训练的生成器网络和判别器网络上使用适当的样本进行微调，但样本严重不足或样本与预训练数据区别较大时效果不佳。有研究者认为网络权值的奇异值与生成样本的语义有关，因此通过对网络权值进行奇异值分解，微调预训练模型的奇异值来达到使用较少样本训练的目的。在 GAN 上使用元学习，在小样本训练问题上取得了一定的效果。使用重建损失和三元组损失改造GAN 的损失函数，从而将自监督学习的思想引入GAN 中，在小样本训练问题上取得了一些效果。

​ 对于降低训练集样本质量需求的研究已有一些研究。 NRGAN 在模型中设置了图像生成器和噪声生成器，分别用以学习真实样本中的数据分布和噪声分布，从而在无须预知噪声分布的情况下从有噪训练集中生成无噪样本。

​ 目前，有关训练集样本对 GAN 的影响的研究仍处于初期，缩小训练集规模往往导致对复杂模式支持较差，而降低训练集样本质量需求则伴随着过多假设。后续工作应进一步研究产生这些限制的原因，并以此为指导使其应用场景更符合真实情况。

6.3 与模型鲁棒性问题研究的交叉

​ 神经网络鲁棒性反映当输入数据集上出现微小扰动后，模型依然能在输出端表现出抗干扰的能力。 GAN 的研究与人工神经网络鲁棒性的研究相辅相成，密切相关。一方面， GAN 使用对抗样本对网络模型进行训练，有助于提升模型的鲁棒性 。另一方面，神经网络鲁棒性的相关研究与 GAN 的改进存在内在联系，如深度神经网络经过对抗训练后损失在峰值附近更加平滑，以及在 CNN 中使用 Lipschitz 条件可以使模型同时具有较好的鲁棒性与准确性，该领域的相关研究对于 GAN 的改进有一定的参考借鉴价值，特别是在生成对抗样本质量的评价和生成器的目标研究方面。

​ 有研究者从对抗频度和对抗严重程度两方面描述神经网络在数据集上的鲁棒性。其中对抗频度反映数据集上对抗性扰动发生的可能性，对抗严重程度反映扰动发生时导致输出偏离的程度。该方法在 GAN 生成对抗样本数据集质量的评价层面具有借鉴价值，并对生成器的训练具有指导意义。另有研究者提出一种基于符号线性松弛的神经网络安全性分析方法，把对抗性扰动当作安全属性违反的一种约束特例来处理，其框架可以定义 5 种不同的安全属性约束，针对对抗性扰动的结果进行细化。这些工作有助于 GAN 生成器设计目标的分类研究。