自 2014 年 Ian Goodfellow 及其团队提出以来，生成对抗网络（GAN）彻底改变了人工智能领域。这类网络由两个神经网络组成——生成器和判别器——通过对抗训练同时进行训练。
最初的 GAN
最早的 GAN 架构引入了一种全新的生成建模方法。生成器网络生成样本（如图像），而判别器网络评估这些样本。生成器旨在生成与真实数据难以区分的样本，而判别器则致力于准确区分真实样本与生成样本。
然而，早期的 GAN 面临诸多挑战，包括训练不稳定、模式崩溃（即生成器生成的样本种类有限），以及难以生成高分辨率图像的问题。
Progressive GAN：进步的一步
2017 年，NVIDIA 的研究人员提出了 Progressive GAN，解决了原始架构的许多限制。该方法采用渐进式训练策略，从低分辨率图像开始，逐步增加处理高分辨率细节的层。
这一渐进式训练方法显著提升了训练稳定性，并实现了高达 1024×1024 像素的高分辨率图像生成，图像细节真实感大幅提升。
StyleGAN：控制图像合成
在 Progressive GAN 的基础上，NVIDIA 于 2018 年提出了 StyleGAN，引入基于风格的生成器架构，前所未有地控制了生成图像的特征。它将高层属性（如姿势和脸型）与随机变化（如雀斑和头发细节）分离。
StyleGAN 的几个关键创新包括：
- 一个将输入潜码映射到中间潜空间的映射网络
- 每层卷积中使用自适应实例归一化（AdaIN）来控制风格
- 引入随机性来增强图像的多样性
StyleGAN-2：架构优化
2020 年，NVIDIA 推出了 StyleGAN-2，解决了原版 StyleGAN 存在的“水波状”伪影等问题。该版本重新设计了归一化、正则化和渐进式增长机制，极大地提升了图像质量。
StyleGAN-2 的主要改进包括：
- 重新设计的归一化技术
- 路径长度正则化
- 取消渐进式增长，采用残差网络设计
StyleGAN-3：解决混叠问题
2021 年推出的 StyleGAN-3 主要致力于消除“纹理粘附”现象，即纹理特征固定在图像坐标上而不能随对象自然移动。该版本通过改进架构，提高了平移与旋转的等变性。
StyleGAN-3 的亮点包括：
- 无混叠生成网络
- 使用傅里叶特征提高等变性
- 过滤非线性激活以防止混叠
影响与应用
从原始 GAN 到 StyleGAN-3 的演进，推动了以下应用的发展：
- 逼真图像生成
- 图像到图像转换
- 人脸编辑与操作
- 虚拟试衣系统
- 用于训练其他 AI 模型的数据增强
未来方向
随着 GAN 技术不断演进，未来将会在以下方面看到更多突破：
- 多模态生成（结合文本、图像等）
- 对生成内容的控制能力增强
- 降低计算资源需求
- 更好地与其他 AI 技术集成
从 GAN 到 StyleGAN-3 的发展历程展示了生成建模领域的惊人进步，使得图像合成变得更加真实且可控。随着技术日趋成熟，它们将在娱乐、艺术、医疗和科学可视化等多个领域开启全新可能。
