生成对抗网络应用

生成对抗网络 (GAN) 可以在各个领域生成高度逼真的数据样本，因此在生成建模中获得了极大的关注。

GAN 是一种深度学习架构，可以生成难以与真实数据区分的高度逼真的数据。这就是 GAN 用于各种应用的原因，包括图像生成、卡通人物生成、3D 对象生成和视频预测。

生成对抗网络的应用

阅读本章以清楚了解 GAN 可以解决的问题类型及其广泛使用的领域。

图像数据集的生成示例

GAN 可用于生成难以与真实数据区分的合成图像。在获取大量真实数据成本高昂或困难的情况下，此应用程序非常有用。

研究人员可以使用合成数据扩充数据集并训练 ML 模型。它提高了 ML 模型在各种任务(例如分类、分割和对象检测)中的性能。

生成人脸照片

GAN 可以生成高度逼真的人脸照片，包括现实世界中甚至不存在的人脸照片，具有不同年龄、背景和表情等各种特征。我们可以使用这些生成的面孔为社交媒体创建头像，为面部识别系统生成训练数据等。

例如，我们有一个工具生成照片，它使用真实和合成数据集通过 AI 从头开始​​生成人体照片。下面是根据左侧提供的描述由该工具生成的照片示例。

生成逼真的图像

GAN 可以生成物体、场景等高度逼真的图像。我们可以在虚拟现实 (VR)、游戏和内容创建等各种领域使用这些生成的图像。例如，在建筑和室内设计中，建筑师可以使用 GAN 生成建筑物和室内的逼真可视化效果。

OpenAI 开发的 DALL.E 3 就是这样一种工具。它是一款人工智能图像创建器，改变了建筑师生成视觉效果和扩展设计的方式。

生成卡通人物

艺术家和动画师可以使用 GAN 生成具有不同风格和特征的卡通风格图像。这些生成的卡通图像可用于动画、漫画和角色设计。例如，我们有用于生成卡通人物的工具 Toonify。

图像到图像的转换

GAN，特别是条件 GAN，最适合将图像从一个域转换到另一个域等任务。图像翻译包括将卫星图像转换为地图、将草图转换为逼真的图像或将白天场景转换为夜间场景等。例如，Kapwing.com 为我们提供了一个 AI 图像翻译工具。

语义图像到逼真图像的翻译

GAN 可以根据文本描述或语义布局生成逼真的图像。例如，如果您提供房间的语义布局，GAN 可以生成该房间的照片级逼真图像。这种技术在建筑可视化和室内设计领域很有用。

生成面部正面视图

GAN 可以从非正面图像生成面部的正面视图。此应用在人脸识别系统中很有用。例如，Picsart 是一款流行的工具，可用于生成 AI 人脸。

生成新姿势

GAN，特别是 StyelGAN，可以生成新的人体姿势。该技术在动画、体育分析和虚拟试穿应用中得到了最佳应用。例如，在体育分析中，GAN 可用于为运动员生成逼真的姿势，以分析他们的动作和技术。

从照片生成表情符号

GAN 可以根据您提供的照片创建个性化的表情符号样式图像。这有助于通过自定义视觉表达增强通信平台。例如，您可以使用"magickimg.com"从照片生成表情符号。

图像超分辨率

GAN 可用于图像超分辨率任务，其中低分辨率图像被转换为​​类似的高分辨率图像。

使用 GAN 进行图像修复

基于上下文信息，GAN 可以填充图像的缺失部分。例如，使用 GAN 的图像修复技术可以重建照片中的受损区域，这有助于在法医调查或历史文件保存中恢复有价值的视觉信息。Fotor.com 为我们提供了用于图像修复的 AI 工具。

使用 GAN 进行视频预测

基于视频中给定的过去帧序列，GAN 可以在视频序列中生成逼真的未来帧。这有助于减少存储和传输视频所需的数据量。这种技术对于娱乐和虚拟现实应用非常有用。

使用 GAN 生成 3D 对象

GAN 可以从 2D 图像生成建筑物、汽车和人物等物体的逼真、高质量 3D 模型。我们可以在虚拟现实、视频游戏和计算机辅助设计 (CAD) 中使用它。我们有一个可以生成 3D 对象的工具 Meshy。

服装翻译

GAN 已用于开发服装翻译系统，该系统将服装图像从一种设计转换为另一种设计。名为 Resleeve 的工具可用于此应用程序。它还为您提供免费试用。

面部变形

GAN 为我们提供了不同面部属性之间的平滑变形。此功能使 GAN 可用于年龄进展、性别转变和面部表情转换等应用。例如，Toonify 也可用于面部变形。

结论

本章探讨的生成对抗网络 (GAN) 的应用展示了这项尖端技术在各个领域的巨大潜力。

GAN 为图像到图像的转换、生成新姿势以及语义图像到真实照片的转换提供了创新方法。

从生成逼真的人脸图像到提高照片分辨率以及在时尚行业实现虚拟试穿体验，GAN 改变了我们创建、操作和与视觉内容交互的方式。