生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）是一種深度學(xué)習(xí)模型，已經(jīng)顯示出在許多生成相關(guān)任務(wù)中的卓越性能。最近幾年，越來(lái)越多的研究人員將注意力集中于 GAN 的隱空間屬性，并提出了許多利用這些屬性進(jìn)行語(yǔ)義圖像編輯的方法。然而，在傳統(tǒng)的GANs方法中，由于對(duì)數(shù)據(jù)分布主體部分的擬合效果優(yōu)先考慮，因此在數(shù)據(jù)集的分布邊緣，GAN的生成效果會(huì)顯著下降。這從根本上影響了利用GAN隱空間進(jìn)行編輯的方法在數(shù)據(jù)集邊緣處的表現(xiàn)。尤其對(duì)于需要編輯到邊緣時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景，例如人臉位姿編輯，這種問題更加突出。
在過去，為了增強(qiáng) GAN 的生成效果，常見的方法是調(diào)整超參數(shù)或改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布。但這種方法只能解決一部分問題，對(duì)于數(shù)據(jù)集的分布邊緣仍然存在限制。最近，有越來(lái)越多的研究人員開始探索如何消除這個(gè)問題，以便更好地利用GAN的隱空間進(jìn)行編輯。以下將介紹一些最近的進(jìn)展和方法：
一種比較直接的方法是使用特定的損失函數(shù)來(lái)約束生成器的輸出，并保證生成的圖像在分布邊緣仍然具有可接受的質(zhì)量。例如，一種名為 Boundary Equilibrium Generative Adversarial.NETworks (BEGAN) 的方法已經(jīng)提出，其通過在生成器和判別器之間引入平衡約束來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣數(shù)據(jù)的更好擬合效果。這種方法可以使得GAN生成的圖像在邊緣部分也能夠獲得高質(zhì)量的表現(xiàn)。
另一種方法是利用GAN的隱空間特性，設(shè)計(jì)更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，并從隱空間角度去解決這個(gè)問題。一種名為StyleGAN2的技術(shù)已經(jīng)被提出，可以根據(jù)輸入圖像的屬性控制生成的圖像屬性（例如人臉的年齡、性別、面部表情等）。StyleGAN2不僅可以在主要分布區(qū)域產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像，還可以在邊緣分布處生成豐富多彩的圖像，從而更好地滿足了許多編輯需求。
除了上述方法，還有一些其他的技術(shù)也已經(jīng)被提出，以緩解GAN在邊緣數(shù)據(jù)上的限制。例如，在兩個(gè)不同的 GANs 中交換生成器和判別器，以改善 GANs 在分布邊緣的表現(xiàn)。又比如，通過引入噪聲或自適應(yīng)實(shí)例標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)，可以增加數(shù)據(jù)分布中的多樣性并提高 GANs 在邊緣區(qū)域的表現(xiàn)。
隨著對(duì) GANs 的不斷研究和改進(jìn)，這個(gè)領(lǐng)域仍然存在許多挑戰(zhàn)和機(jī)遇。盡管還有很多需要解決的問題，但我們相信 GANs 將會(huì)繼續(xù)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)重要的技術(shù)，并發(fā)揮越來(lái)越大的作用。在未來(lái)的研究中，我們期望可以更好地理解和應(yīng)用 GANs，以創(chuàng)造更加逼真、多樣和有用的生成數(shù)據(jù)，并推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步。
