生成对抗网络

机器学习：标准化流模型（NF）前几天我在研究生成式模型的时候，发现了一个有意思的现象：大家都在聊GAN、VAE、扩散模型，但标准化流（Normalizing Flows，NF）这个领域其实已经发展得相当成熟了。

通俗理解GAN的训练过程生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是深度学习领域的一个革命性发明，由Ian Goodfellow在2014年提出。它像一个“猫鼠游戏”，通过两个神经网络的对抗来生成逼真的数据。想象一下，一个伪造者试图制造假币，而一个警察试图辨别真假。随着时间的推移，伪造者越来越巧妙，警察也越来越敏锐，最终伪造的假币几乎以假乱真。这就是GAN的精髓。

通俗理解条件生成对抗网络（cGAN）在人工智能领域，生成对抗网络（GAN）自2014年由Ian Goodfellow提出以来，就如同一场革命，彻底改变了我们对数据生成的认知。想象一下，一个AI模型能从随机噪声中“凭空”创造出逼真的图像、声音甚至文本，这听起来像科幻小说，但GAN让它成为了现实。然而，传统的GAN有一个明显的局限：它生成的输出是随机的，无法控制具体内容。比如，你想生成一张“猫”的图片，但GAN可能给你一张“狗”或“树”，这在实际应用中显然不够精准。

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生成对抗网络GAN的简要理解生成对抗网络（GAN）是一种通过两个神经网络（生成器与判别器）对抗博弈来学习数据分布的无监督深度学习模型。它自2014年提出以来，在图像生成、风格迁移、数据增强等领域产生了革命性影响。

人工智能之核心技术深度学习第六章生成对抗网络（GAN）第六章生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出，被誉为“深度学习中最酷的想法之一”。它通过让两个神经网络相互博弈的方式，学会生成高度逼真的数据（如人脸、风景、艺术画等），开启了生成式 AI 的新纪元。

基于GAN的文生图算法详解ControlGAN（Controllable Text-to-Image Generation）视频讲解1：Bilibili视频讲解视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7600973855217208610?count=10&cursor=0&enter_method=post&modeFrom=userPost&previous_page=personal_homepage&secUid=MS4wLjABAAAA0NVS_BfnZjuBUqHzrh-1oSxoNxExvuesrznu1Wu4-fc

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 06.人脸控制技术展示了人脸控制的基本流程：首先，从“目标”图片或视频中提取出表情和动作特征，然后将这些特征应用到“源”图片中，从而生成具有相同表情和动作的图片或视频。

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人脸比对技术助力破案通过人脸识别和大数据技术，在大数据平台上建立人脸库（失踪人脸库、重点人口库、追逃人员库、在逃人员库、暂住人口库等）进行实时的人脸搜索比对，支持照片比照片、视频流比照片，对案件相关人员进行快速的身份确认，为破案争取宝贵时间。人脸库管理，支持新建、管理、维护人脸库信息。支持人脸照和人像照关联存储；支持人脸比对，性别、年龄属性分析，同时提取行人上下衣的颜色、款式；支持历史图片的人员搜索和人脸搜索等。 #视频分析#视频AI分析识别#人脸识别#视频图像处理#视频图像识别#视频监控#安防监控

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 08.虚假图片鉴别通过检测眼部对称性来判断虚假人脸。图片来源：Hu et al., 2021研究人员抓住了这些细节上的缺陷，开发了多种识别虚假图片的方法。例如，美国Buffalo 大学的研究人员推出了一种基于双眼特性的检测工具，该工具能够以高达 94% 的准确率识别出由 GAN 生成的虚假人脸图片。

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 07.虚假图片鉴别不论是从无到有的人脸合成，还是利用 Deepfake 进行换脸，这些合成的图片和视频已经逼真到肉眼难以分辨的地步。然而，这并不意味着这些伪造图片毫无破绽。事实上，尽管 AI 生成的图片在整体上看起来非常逼真，但在细节上仍然存在明显的缺陷。

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 03.换脸伪造技术除了生成完全虚构的人脸，深度生成网络还可以对已有的人脸进行修改，从而实现换脸效果。在本节中，我们将探讨换脸背后的技术原理。

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是 2015 年由 Alec Radford 等人提出的基于卷积神经网络的生成对抗网络变体，核心创新是用卷积层替代了传统 GAN 中的全连接层，并设计了一套标准化的网络架构和训练准则，大幅提升了 GAN 在图像生成任务中的稳定性和生成质量，成为图像生成领域的基础模型。

微算法科技（NASDAQ ：MLGO）量子生成对抗网络（QGAN）技术，为网络安全防御提供了全新的技术路径随着网络攻击手段的不断升级和数据规模的爆炸式增长，传统的网络安全防御御方法逐渐显现出局限性。经典算法在处理高维复杂数据和应对新型未知攻击时，效率和准确性难以满足需求。微算法科技（NASDAQ： MLGO）将量子计算与生成对抗网络相结合，研发出量子生成对抗网络（QGAN），为网络安全防御提供了全新的技术路径。

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 02.虚假人脸生成对抗生成网络（GAN）是一种常用的人脸合成模型。GAN 包含两个核心模块：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是从随机噪声中“创造”出一张看似真实的图片，而判别器则负责判别一张图片是真实的还是生成的。生成器和判别器之间展开了一场“智力博弈”：生成器不断提升生成图片的质量，试图骗过判别器。判别器变得越来越敏锐，努力识破生成器的“伪装”。经过这种反复对抗的过程，生成器最终学会了生成极其逼真的图片。

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Enphase 开启首台基于氮化镓（GaN）微逆变器的量产英飞凌的 CoolGaN BDS 技术助力公司新款太阳能微逆变器达成 97.5%的高效转化。作为美国颇具规模的太阳能技术企业之一，Enphase Energy 于 2025 年 12 月下旬开启首批交付，现正面向美国全境发售其基于氮化镓（GaN）的商用微逆变器。

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人工智能应用-机器视觉：绘画大师 04.基于风格迁移的绘画大师利用深度神经网络的这种内容－风格分离能力可以实现图片的风格迁移，即将一张图片 B 的风格迁移到另一张图片 A 上。换句话说，就是希望得到一张图片，该图片在内容上与 A 一致，但在风格上与 B 一致。实现这一目标的方法如下：首先确定内容图片 A 和风格图片 B，然后随机生成一幅初始图像 X。利用迭代更新法不断调整X，使得X 经过一个卷积网络后得到的激发值与A 的激发值相近，而激发值之间的关系矩阵与B 的激发值关系矩阵相近。经过多次调整后，X 将逐渐接近A 表达的内容，但具有与 B 相似的风格。

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人工智能应用-机器视觉：绘画大师 05.还原毕加索的隐藏画在艺术史上，一些大画家也曾经历过艰难时刻。例如，毕加索在 1901—1904 年间经历了极度的经济困境。

基于深度生成对抗网络的智能实时美妆设计BeautyGAN 智能场景化妆容推荐系统是一个基于深度学习和自然语言处理的智能美妆应用系统，采用改进的 BeautyGAN 架构实现高质量的人脸妆容迁移。

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【深度学习项目】Gan网络下的SAR目标增广GAN，全称Generative Adversarial Networks（生成对抗网络），是一种强大的生成式机器学习模型，由Ian Goodfellow及其团队于2014年提出。其通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——的对抗训练，来生成逼真的新数据样本。

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