GAN 是如何学习语义的?

GAN 并不依赖于提前预训练的模型。它的学习是通过以下几个过程完成的:

a. 生成器和判别器的对抗训练
  • GAN 由两个网络组成:
    • 生成器(Generator):输入一个随机噪声向量 zzz (从潜在空间中采样),输出一个生成的图像。
    • 判别器(Discriminator):输入一张图像(真实图像或生成图像),输出一个判断结果(真或假)。
  • 生成器和判别器通过对抗训练 进行学习:
    • 生成器试图欺骗判别器,让生成图像看起来像真实图像。
    • 判别器试图区分生成的图像和真实图像。
  • 在这个过程中,生成器会不断地改善其输出图像,使得它们的分布逐渐接近真实数据分布。

b. 潜在空间和语义学习
  • GAN 生成的图像并不是随机的,因为潜在空间(latent space) 中的向量 zzz 存储了图像的隐含语义
  • 在训练过程中,GAN 学会将潜在空间中的不同区域映射到具有不同语义特征 的图像。例如:
    • 改变某一维度可以调整脸部姿势
    • 另一个维度可能控制眼镜是否存在微笑程度
  • 这些语义是通过训练数据中隐含的统计分布自动学习出来的。GAN 并没有提前定义这些语义,它们是在训练中由生成器网络通过不断尝试捕获的。

2. 生成的过程是否需要源图或者引导?

  • 不需要源图 :GAN 生成图像的过程仅需要输入一个随机噪声向量 zzz,而不是依赖于任何源图。
  • 生成器网络会将随机向量 zzz 映射到一个图像 G(z)G(z)G(z)。
  • 无监督训练的标准GAN中,没有引导信号,生成器只通过和判别器的对抗学习,逐渐逼近真实数据分布。
但是,可以有引导的情况:

在一些条件生成 的GAN(Conditional GAN,简称CGAN)中,生成的过程可以有额外的引导信息,例如:

  • 类别标签:如生成不同类别的图像(猫、狗等)。
  • 源图像:如 Pix2Pix 这样的模型,输入一张源图像,生成另一张对应的图像。
  • 文本描述:如基于文本生成图像(Text-to-Image)的模型,如 StackGAN、Stable Diffusion 等。

这种引导信息会作为额外输入传给生成器,使其能够生成具有特定特征的图像。


3. 总结:

  • GAN 的学习过程:通过生成器和判别器的对抗训练,GAN 会自动从数据中学到潜在空间的语义特征。
  • 生成过程:标准GAN 不需要源图或引导信息,只需输入一个随机噪声向量 zzz。
  • 引导生成:在条件GAN中,可以通过标签、文本或源图像引导生成结果。

这种通过对抗学习从数据中自动建模语义的特性,使得 GAN 能够生成具有可解释语义的图像。

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