GAN 在最近几年变得非常流行，几乎每周都会有 GAN 领域的新进展。它已经成为度学习最重要的方向之一，研究它的社区也非常活跃。GAN 由 IAN Goodfellow 在2014年提出 [1]。GAN通过训练两个神经网络解决了非监督学习的问题，这两个互相对抗的网络称为为生成（generator）网络和判别（discriminator）网络。在训练过程中，两个网络最终都进化得更好。GAN可以借助伪造者（生成网络）和警察（判别网络）的例子来解释。最初，伪造者向警察展示假币，警察识别出是假的，并解释为什么是假的，伪造者根据接收到的反馈制造了新的假币，如此重复多次，直至伪造者可以造出警察无法是别的假币。在GAN的场景中，最后得到了可以生成和真是图片非常类似的生成网络，以及可以高度识别伪造品的分类器 [2]。
DCGAN [3] 是早期的GAN模型之一，它演示了如何构造一个可以通过自己学习生成有意义图片的GAN模型。GAN模型的一个标志性事件，是NVIDIA 2017年搞出来的 Progressive Growing GANs，它首次实现了1024*1024的高清人脸生成。要知道，一般的GAN在生成128*128人脸时就会有困难，所以1024分辨率的生成称得上是一个突破。而下面列举的一些论文，都是在自己的实验中做到了1024的人脸生成。单是这个实验结果，就值得我们去关注一下这些论文。DCGAN对应的资源：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/dcgan。当然，生成1024图除了需要模型的进步，还需要很大的算力，因此一般人/实验室都很难做到。关注这些论文，并不是要我们去复现这么大的图生成，而是因为这些模型能生成这么大的图，必然有它值得我们借鉴的地方，甚至我们可以从中明白到GAN的瓶颈所在，从而让我们在自己的研究中少走弯路 [4]。
参考资料：
- I. J. Goodfellow et al., Generative Adversarial Networks. 2014.
- Vishnu Subramanian. Deep Learning with PyTorch[M]. Packt Publishing, 2018.
- Radford A, Metz L, Chintala S. Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks[J]. arXiv preprint arXiv:1511.06434, 2015.
- 苏剑林. (2018, Dec 26). 《【学习清单】最近比较重要的GAN进展论文 》[Blog post]. Retrieved from https://spaces.ac.cn/archives/6240
- Generative Adversarial Network(GAN) using Keras