生成式对抗网络研究综述

生成式对抗网络（GAN）凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐,并在诸多领域内展现出巨大的潜力。阐述了GAN的发展背景、架构、目标函数,分析了训练过程中出现模式崩溃和梯度消失的原因,并详细介绍了通过架构变化和目标函数修改而提出GAN衍生模型,对一些用来评估生成图像质量和多样性的标准进行了小结,总结了GAN在不同领域的广泛应用,总结全文并对该领域未来的研究方向提出一些展望。     

生成对抗网络改进角度与应用研究综述

生成对抗网络(GAN)作为一种新兴的生成式模型,逐渐发展应用于图像生成、三维重构、跨模态转换等领域,有效解决了常规卷积神经网络在图像生成类任务方面效率低下的问题,填补了深度学习在图像生成领域上的短板。为了帮助后续研究人员快速并全面了解GAN,根据近年来的文献对GAN的改进模型进行梳理。首先从网络结构、目标函数两个角度介绍了GAN的基本原理,然后对GAN的各种衍生模型从改进角度、应用类型两个方面进行详细的阐述和总结,分别从主观定性、客观定量和任务专项评估等角度对生成图像的质量和多样性进行归纳分析,最后讨论了GAN系列模型近年来的一些核心问题与最新研究进展,并分析了未来的发展趋势。     

基于生成式对抗网络的画作图像合成方法

画作图像合成旨在将两个不同来源的图像分别作为前景和背景融合在一起,这通常需要局部风格迁移。现有算法过程繁琐且耗时,不能做到实时的图像合成。针对这一缺点,提出了基于生成式对抗网络(generative adversarial net,GAN)的前向生成模型(PainterGAN)。PainterGAN的自注意力机制和U-Net结构控制合成过程中前景的语义内容不变。同时,对抗学习保证逼真的风格迁移。在实验中,使用预训练模型作为PainterGAN的生成器,极大地节省了计算时间和成本。实验结果表明,比起已有方法,PainterGAN生成了质量相近甚至更好的图像,生成速度也提升了400倍,在解决局部风格迁移问题上是高质量、高效率的。     

基于迁移学习的双层生成式对抗网络

在生成式对抗网络的对抗训练中,目标样本训练集不足会导致模型无法准确学习到对应的特征,但对于需要人工制作、标记的目标样本训练集又很难获取。针对这一问题,提出了基于迁移学习的双层生成式对抗网络模型,在第一层网络中通过伪目标样本让模型学习到目标样本在结构空间的大致分布后,利用迁移学习的思想进行模型迁移,并在第二层网络中根据少量目标样本进行调整。实验中,验证了该模型在中文字体生成与图片框架图转换中的提高,有效地在少量目标样本训练集中训练出更好的模型。     

深度对抗视觉生成综述

深度视觉生成是计算机视觉领域的热门方向,旨在使计算机能够根据输入数据自动生成预期的视觉内容。深度视觉生成使用人工智能技术赋能相关产业,推动产业自动化、智能化改革与转型。生成对抗网络（generative adversarial networks,GANs）是深度视觉生成的有效工具,近年来受到极大关注,成为快速发展的研究方向。GANs能够接收多种模态的输入数据,包括噪声、图像、文本和视频,以对抗博弈的模式进行图像生成和视频生成,已成功应用于多项视觉生成任务。利用GANs实现真实的、多样化和可控的视觉生成具有重要的研究意义。本文对近年来深度对抗视觉生成的相关工作进行综述。首先介绍深度视觉生成背景及典型生成模型,然后根据深度对抗视觉生成的主流任务概述相关算法,总结深度对抗视觉生成目前面临的痛点问题,在此基础上分析深度对抗视觉生成的未来发展趋势。     

生成式对抗网络研究与应用进展

基于零和博弈思想的生成式对抗网络(GAN)可通过无监督学习获得数据的分布,并生成较逼真的数据。基于GAN的基础概念及理论框架,研究各类GAN模型及其在特定领域的应用情况,从数据相似性度量、模型框架、训练方法3个方面进行分析,对GAN改进与扩展的相关研究成果进行总结,并从图像合成、风格迁移等应用领域展开讨论,归纳出GAN的优势与不足,同时对其应用前景进行展望。分析结果表明,GAN的学习能力与可塑性强,改进潜力大,应用范围广,但其发展面临的挑战是训练过程不稳定,且缺乏生成数据质量的客观评价标准。     

多尺度生成式对抗网络图像修复算法

图像修复作为深度学习领域的一个研究热点,在人们现实生活中有着重要的意义。现有图像修复算法存在各种问题,导致视觉上无法达到人们的要求。针对现有图像修复算法精确度低、视觉一致性差以及训练不稳定等缺陷,提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)模型的图像修复算法。该算法主要对判别器的网络结构进行改进,在全局判别器和局部判别器的基础上引入多尺度判别器。多尺度判别器在不同分辨率的图像上进行训练,不同尺度的判别器具有不同的感受野,能够引导生成器生成更全局的图像视图以及更精细的细节。针对GAN训练中经常出现的梯度消失或梯度爆炸问题,使用WGAN(Wasserstein GAN)的思想,采用EM距离模拟样本数据分布。在CelebA、ImageNet以及Place2图像数据集上对该算法的网络模型进行了训练和测试,结果显示与先前的算法模型相比,该算法提高了图像修复的精确度,能够生成更为逼真的修复图片,并且适用于多种类型图片的修复。     

基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移

风格多样的中文字体是一种重要的中国文化符号,它的设计和操作是一项需要大量专业知识的艰巨工作。因此,针对这项工作提出一种基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移的新方法。实验中,使用基于残差网络结构的生成式模型,在均方误差约束下,进行生成式模型与判别式模型之间的对抗训练,最后使用训练所得的生成式模型实现不同中文字体间一对一和多对多的风格迁移。实验表明,与之前常用的基于◢l◣▼1▽正则化方法相比,使用这种方法在字体细节生成上有更出色的表现,简化了中文字体的建模方式,提高了生成图像的逼真度,并具有更好的灵活性和通用性。     

基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法

提出一种基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法。在修复过程中,对障碍物所在位置进行信息擦除获得待修复图像。使用生成式对抗网络生成相应的裂缝图像,为待修复图像和生成图像分别覆盖距离加权掩膜,并计算获得修复块。对修复块与待修复图像的拼接图像进行优化获得最终修复结果。实验结果表明,该方法可对裂缝图像进行了准确修复。与传统的修复方法相比,使用该方法修复后的裂缝图像较之前方法峰值信噪比提升了0.6～0.9 dB,实现了在有限的裂缝数据集条件下,生成大量还原度较高的裂缝图像。     

基于多尺度残差生成对抗网络的单图像盲去运动模糊方法

图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题,它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用,因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进,提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN(granular resi-dual DeblurGAN)的单图像盲去运动模糊方法,采用细粒度残差模块(granular residual block)作为骨干网络,以此在不增加参数量的情况下,扩大感受野,获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集:GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估,并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出,提出的方法改进效果明显,并且在计算开销上面优于其他算法。     

多模式生成对抗网络

生成对抗网络已经成为深度学习领域最热门的研究方向之一,其最大的优势在于能够以无监督的方式来拟合一个未知的分布。目前,生成对抗网络在图像生成领域大放异彩,其能够产生一些高质量的图像,但也暴露了一些弊端。在生成图像的过程中,经常会出现模式坍塌问题,从而导致生成的样本过于单一。为了解决这个问题,对生成对抗网络的模型结构和损失函数加以改进,使判别器能够从多个角度来度量生成数据的分布和真实数据的分布之间的差异,从而改善了生成样本的多样性。通过在多个数据集上进行实验,结果显示,提出的模型在很大程度上缓解了模式坍塌问题。     

基于条件生成对抗网络的不平衡学习研究

对于不平衡数据的分类,不平衡率并不是影响分类效果的唯一因素,类别间的重叠、正类样本的分离以及噪音样本的存在等均会对分类效果造成影响.针对具有类别重叠的不平衡数据集,提出基于CGAN模型的重抽样方法(RECGAN).该方法结合负类样本的欠抽样和正类样本的过抽样,既能够提高重叠区域正类样本的识别度,又可以克服以往均从样本点...     

融合自注意力机制的生成对抗网络跨视角步态识别

目的 针对目前基于生成式的步态识别方法采用特定视角的步态模板转换、识别率随视角跨度增大而不断下降的问题,本文提出融合自注意力机制的生成对抗网络的跨视角步态识别方法。方法 该方法的网络结构由生成器、视角判别器和身份保持器构成,建立可实现任意视角间步态转换的网络模型。生成网络采用编码器—解码器结构将输入的步态特征和视角指示器连接,进而实现不同视角域的转换,并通过对抗训练和像素级损失使生成的目标视角步态模板与真实的步态模板相似。在判别网络中,利用视角判别器来约束生成视角与目标视角相一致,并使用联合困难三元组损失的身份保持器以最大化保留输入模板的身份信息。同时,在生成网络和判别网络中加入自注意力机制,以捕捉特征的全局依赖关系,从而提高生成图像的质量,并引入谱规范化使网络稳定训练。结果 在CASIA-B(Chinese Academy of Sciences’ Institute of Automation gait database——dataset B)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database-multi-view large population dataset)数据集...     

生成对抗网络驱动的图像隐写与水印模型

目的 图像信息隐藏包括图像隐写术和图像水印技术两个分支。隐写术是一种将秘密信息隐藏在载体中的技术,目的是为了实现隐秘通信,其主要评价指标是抵御隐写分析的能力。水印技术与隐写术原理类似,但其是通过把水印信息嵌入到载体中以达到保护知识产权的作用,追求的是防止水印被破坏而尽可能地提高水印信息的鲁棒性。研究者们试图利用生成对抗网络（generative adversarial networks,GANs）进行自动化的隐写算法以及鲁棒水印算法的设计,但所设计的算法在信息提取准确率、嵌入容量和隐写安全性或水印鲁棒性、水印图像质量等方面存在不足。方法 本文提出了基于生成对抗网络的新型端到端隐写模型（image information hiding-GAN,IIH-GAN）和鲁棒盲水印模型（image robust blind watermark-GAN,IRBW-GAN）,分别用于图像隐写术和图像鲁棒盲水印。网络模型中使用了更有效的编码器和解码器结构SE-ResNet（squeeze and excitation ResNet）,该模块根据通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方式的特征响应。结果 实验结果表明隐写模型IIH-GAN相对其他方法在性能方面具有较大改善,当已知训练好的隐写分析模型的内部参数时,将对抗样本加入到IIH-GAN的训练过程,最终可以使隐写分析模型的检测准确率从97.43%降低至49.29%。该隐写模型还可以在256×256像素的图像上做到高达1 bit/像素（bits-per-pixel）的相对嵌入容量;IRBW-GAN水印模型在提升水印嵌入容量的同时显著提升了水印图像质量以及水印提取正确率,在JEPG压缩的攻击下较对比方法提取准确率提高了约20%。结论 本文所提IIH-GAN和IRBW-GAN模型在图像隐写和图像水印领域分别实现了领先于对比模型的性能。     

Cancer classification with data augmentation based on generative adversarial networks

Accurate diagnosis is a significant step in cancer treatment. Machine learning can support doctors in prognosis decision-making, and its performance is always weakened by the high dimension and small quantity of genetic data. Fortunately, deep learning can effectively process the high dimensional data with growing. However, the problem of inadequate data remains unsolved and has lowered the performance of deep learning. To end it, we propose a generative adversarial model that uses non target cancer data to help target generator training. We use the reconstruction loss to further stabilize model training and improve the quality of generated samples. We also present a cancer classification model to optimize classification performance. Experimental results prove that mean absolute error of cancer gene made by our model is 19.3% lower than DC-GAN, and the classification accuracy rate of our produced data is higher than the data created by GAN. As for the classification model, the classification accuracy of our model reaches 92.6%, which is 7.6% higher than the model without any generated data.     

利用条件生成对抗网络的光场图像重聚焦

目的 传统的基于子视点叠加的重聚焦算法混叠现象严重,基于光场图像重构的重聚焦方法计算量太大,性能提升困难。为此,本文借助深度神经网络设计和实现了一种基于条件生成对抗网络的新颖高效的端到端光场图像重聚焦算法。方法 首先以光场图像为输入计算视差图,并从视差图中计算出所需的弥散圆(circle of confusion,COC)图像,然后根据COC图像对光场中心子视点图像进行散焦渲染,最终生成对焦平面和景深与COC图像相对应的重聚焦图像。结果 所提算法在提出的仿真数据集和真实数据集上与相关算法进行评价比较,证明了所提算法能够生成高质量的重聚焦图像。使用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)进行定量分析的结果显示,本文算法比传统重聚焦算法平均PSNR提升了1.82 d B,平均SSIM提升了0.02,比同样使用COC图像并借助各向异性滤波的算法平均PSNR提升了7.92 d B,平均SSIM提升了0.08。结论 本文算法能够依据图像重聚焦和景深控制要求,生成输入光场图像的视差图,进而生成对...     

基于GAN的手绘草图图像翻译研究综述

目前基于GAN的手绘草图图像翻译工作处于起步阶段,分析了草图图像翻译面临的挑战性问题,从无控制和精细控制的草图图像翻译两个方面对基于GAN的草图图像翻译研究工作进行分析,并对生成图像的评估方法进行总结。基于对已有研究工作的总结归纳,对该领域未来可能的发展趋势进行了展望,为该领域研究人员拓展研究思路提供了线索。