第六章：计算机视觉大模型实战6.3 图像分割与生成6.3.2 生成对抗网络(GAN)基础

1. 背景介绍

1.1 计算机视觉的发展

计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和处理图像信息的学科。随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域取得了显著的进步。在这个过程中，生成对抗网络（GAN）作为一种新型的深度学习模型，为计算机视觉领域带来了革命性的变革。

1.2 生成对抗网络的诞生

生成对抗网络（GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出的一种生成模型。GAN的核心思想是通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗过程，来学习生成数据的分布。GAN在计算机视觉领域的应用非常广泛，如图像生成、图像编辑、图像分割等。

2. 核心概念与联系

2.1 生成器

生成器（Generator）是GAN中负责生成数据的部分。它的目标是生成尽可能接近真实数据分布的样本，以欺骗判别器。生成器可以看作是一个映射函数，将随机噪声映射到数据空间。

2.2 判别器

判别器（Discriminator）是GAN中负责判断数据真伪的部分。它的目标是尽可能准确地区分生成器生成的样本和真实数据。判别器可以看作是一个二分类器，输出生成数据和真实数据的概率。

2.3 对抗过程

生成器和判别器之间的对抗过程是GAN的核心。在训练过程中，生成器试图生成越来越逼真的样本来欺骗判别器，而判别器则努力提高对生成样本和真实样本的区分能力。这个过程可以看作是一个博弈过程，最终使得生成器生成的样本越来越接近真实数据分布。