GAN/对抗论文综述：2021年8月最全面收集

2023-11-21 03:18:16

生成对抗网络 (GAN) 的最新进展

图像生成：栩栩如生的视觉逼真度

GAN 已成为图像生成领域的中流砥柱。它们的创新设计使它们能够产生极其逼真的图像，令人难以区分真假。在本文中，我们将深入了解一些最具影响力的 GAN 图像生成论文，探索其技术进步和实际应用。

逐步生成 GAN：提升质量、稳定性和多样性

为了提高 GAN 生成的图像质量和稳定性，研究人员提出了一种渐进生成方法。这种方法通过逐渐增加图像分辨率来训练 GAN，从而生成更逼真的图像，并减少训练不稳定性。

import tensorflow as tf

# 创建生成器和判别器模型
generator = tf.keras.Sequential(...)
discriminator = tf.keras.Sequential(...)

# 训练 GAN
for epoch in range(100):
    # 训练判别器
    for batch in batches:
        real_images = ...  # 加载真实图像
        fake_images = generator.predict(...)  # 生成假图像
        discriminator.train_on_batch(real_images, tf.ones_like(real_images))
        discriminator.train_on_batch(fake_images, tf.zeros_like(fake_images))

    # 训练生成器
    for batch in batches:
        noise = ...  # 生成噪声
        fake_images = generator.predict(noise)
        discriminator.train_on_batch(fake_images, tf.ones_like(fake_images))

StyleGAN3：风格化生成器的强大创新

StyleGAN3 是一种先进的 GAN 架构，它利用了一种基于样式的生成器来生成高度逼真的和可控的图像。它通过将图像分解为不同的风格组件来实现这一点，允许用户对图像的整体外观和特定的细节进行微调。

import tensorflow as tf

# 加载预训练的 StyleGAN3 模型
stylegan3 = tf.keras.models.load_model('stylegan3.h5')

# 生成图像
noise = ...  # 生成噪声
style_codes = ...  # 指定风格代码
image = stylegan3(noise, style_codes)

文本生成：将语言转化为流畅的文字

GAN 在文本生成领域也取得了显著进展。这些模型可以生成语法正确且连贯的文本，其质量可以与人类作家媲美。

T5-GAN：对话生成的新时代

T5-GAN 是一种融合了转换器架构和 GAN 的文本生成模型。它可以生成流畅而连贯的对话，并学习对话中不同的角色和风格。

import transformers

# 创建 T5-GAN 模型
t5_gan = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-gan')

# 生成文本
input_text = "Hello, how are you?"
output_text = t5_gan.generate(input_text, max_length=128)

无监督跨语言文本摘要：打破语言障碍

GAN 还被用于跨语言文本摘要中。这些模型可以将文本从一种语言翻译成另一种语言，同时生成有意义且信息丰富的摘要。

import transformers

# 创建无监督跨语言文本摘要模型
bart = transformers.BARTForConditionalGeneration.from_pretrained('bart-large')

# 生成摘要
input_text = "This is a long text in English."
output_text = bart.generate(input_text, max_length=128, num_beams=4)

音频生成：合成身临其境的声音

GAN 也在音频生成方面表现出色。它们可以生成高质量的音频波形，用于各种应用，从音乐合成到语音合成。

WaveGAN：高保真音频波形生成

WaveGAN 是一种 GAN 架构，专门用于生成音频波形。它可以产生逼真的声音，涵盖各种频率和复杂性。

import tensorflow as tf

# 创建 WaveGAN 模型
wavegan = tf.keras.Sequential(...)

# 训练 WaveGAN
for epoch in range(100):
    for batch in batches:
        audio_samples = ...  # 加载音频样本
        fake_audio_samples = wavegan.predict(...)  # 生成假音频样本
        wavegan.train_on_batch(audio_samples, fake_audio_samples)

音频条件文本到语音合成：语音的精准模仿

GAN 还可以用于音频条件文本到语音合成。这些模型可以生成与给定音频条件相匹配的语音，从而实现更逼真的合成语音。

import tensorflow as tf

# 创建音频条件文本到语音合成模型
tts = tf.keras.Sequential(...)

# 训练 TTS 模型
for epoch in range(100):
    for batch in batches:
        text = ...  # 加载文本
        audio_samples = ...  # 加载音频样本
        tts.train_on_batch(text, audio_samples)

对抗学习：提高模型鲁棒性

对抗学习是一种利用对抗样本来增强模型鲁棒性的技术。这些样本经过精心设计，可以欺骗模型，导致模型做出错误的预测。

通过对抗样本混合增强对抗鲁棒性

研究人员提出了一种使用对抗样本混合来提高模型对抗鲁棒性的方法。通过混合对抗样本，模型可以学习如何处理各种对抗性扰动，从而提高其整体鲁棒性。

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 创建对抗样本混合
adversarial_samples = ...  # 生成对抗样本
mixed_samples = tf.concat([real_samples, adversarial_samples], axis=0)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    for batch in batches:
        model.train_on_batch(mixed_samples, labels)

通过图卷积网络进行对抗防御

图卷积网络 (GCN) 已被用于对抗防御，因为它可以学习数据中的图结构。通过利用 GCN，模型可以识别和消除对抗性扰动，从而提高其对抗鲁棒性。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建图卷积网络
gcn = layers.GraphConvolution(128, activation='relu')

# 加载数据
data = ...  # 加载带有图结构的数据

# 训练模型
for epoch in range(100):
    for batch in batches:
        features = ...  # 加载特征
        labels = ...  # 加载标签
        gcn.train_on_batch(features, labels)