生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

原理：生成对抗网络核心在于“生成”与“对抗”，他们在网络中是生成器与判断器，通过他们两个之间互相较量，来生成新的结果。

生成器：通过收集现实的一些元素与素材，生成图片或音频，达到拥有生成（伪造）的能力

判断器：通过学习真实世界中的元素与素材，达到拥有鉴别真伪的能力

整个网络的过程就是生成器与判断器的较量过程，生成器生成的结果发送给判断器，让判断器判断真伪，如果不通过则生成器会再次学习，重新生成新的结果，发送给判断器。从此往复循环，达到生成器生成的结果，判断器辨别为真，并且生成器再也无法通过判断器的反馈而提升生成能力的时候，就是达到了平衡。

经典网络：cyclegen

作用：

  • 生成图片
  • 人脸替换
  • 变声
  • 视频替换

代表英剧：真相捕捉