生成对抗网络（GANs）是一种强大的计算机视觉技术，由Ian Goodfellow在2014年提出，但其概念最早可追溯至1990年，由Jürgen Schmidhuber提出。自Goodfellow发表相关论文以来，GANs在学术界和工业界迅速流行开来。如今，GANs在多个领域中发挥着重要作用，包括生成逼真的图像、改变面部表情、创建电脑游戏场景、可视化设计，甚至生成令人惊叹的艺术作品。
GANs的工作原理可以通过一个流行的例子来解释。想象一下，有一个伪造者（负责制作假艺术品）和一个调查员（负责识别这些假艺术品）。伪造者的目标是制作出足以以假乱真的名画复制品，而调查员的任务则是识别出这些伪造品。随着两者之间的竞争不断升级，最终会培养出世界级的调查员和伪造者，这是一场正义与邪恶的较量。
现在，如果将伪造者和调查员都想象成机器人，当训练伪造者成为一名画家，而训练调查员区分真假画作时，就拥有了一种算法化的画家！这就是GANs在内部的工作原理。是不是很酷？
已经对GANs有了一定的了解，那么它们在实际中有哪些应用呢？让一起来看看GANs在行业中的一些有趣应用。
现代的图像编辑软件通常不提供太多创造性改变图片的灵活性。例如，如果想改变一位90岁老人的外观，比如改变他的发型，这在现有的图像编辑工具中是无法实现的。但是，使用GANs，可以重构图像，并尝试大幅度改变外观。
另一项类似的应用是图像去雨（或从图像中移除雨滴纹理）。想要一个例子吗？请查看以下来自的图像。
人工智能的兴起对大多数行业来说都是好事，但随之而来的是对网络威胁的真正担忧。即使是深度神经网络也容易受到黑客攻击。工业应用的一个持续关注点是它们应该能够抵御网络攻击。这里有很多机密信息！GANs在这方面提供了巨大帮助，直接解决了“对抗性攻击”的问题。
这些对抗性攻击使用各种技术来欺骗深度学习架构。GANs被用来使现有的深度学习模型对这些技术更加健壮。怎么做呢？通过创建更多的假样本并训练模型识别它们。这是非常聪明的做法。
一种名为SSGAN的技术被用来对图像进行隐写分析，检测不应该存在的有害编码。
谁不想收集更多的数据来构建深度学习模型呢？在某些领域，数据的可用性是必要的，特别是在需要训练数据来建模监督深度学习算法的领域。医疗保健行业就是一个很好的例子。
GANs再次大放异彩，因为它们可以生成用于监督的合成数据。没错！下次需要更多数据时，知道该去哪里了。
例如，探讨了如何利用GANs创建合成数据，通过创建逼真的眼部图像来训练深度学习算法。
当看一张图片时，往往会关注特定的部分（而不是整个图片）。这被称为注意力，是人类的一个重要特征。如果能够事先知道一个人会看哪里，对于企业来说肯定是一个有用的功能，因为它们可以更好地优化和定位他们的产品。
例如，游戏设计师可以专注于游戏的特定部分，增强功能，使其更具吸引力。
这个引人入胜的想法在中得到了探讨，尝试使用GANs识别给定图像中最吸引人的部分。