雷鋒字幕組出品系列短視頻《 2 分鐘論文 》，帶大家用碎片時間閱覽前沿技術(shù)，了解 AI 領(lǐng)域的最新研究成果。

翻譯/ 李長霖

校對/ 凡江

整理/ 雷鋒字幕組

本期論文：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation

論文譯名：通過漸進(jìn)增大的方式訓(xùn)練GANS，生成更加高質(zhì)、穩(wěn)定、多變的圖像

英偉達(dá)推出了新的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，簡稱GANS）訓(xùn)練方式，可以根據(jù)已有的圖像來創(chuàng)造出新圖像，甚至可以根據(jù)不同愛豆的照片，創(chuàng)造出一個不存在的人像。

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人工智能通過GANS來學(xué)習(xí)。這個網(wǎng)絡(luò)由生成網(wǎng)絡(luò)和對抗網(wǎng)絡(luò)組成，生成網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是創(chuàng)作出令人信服的肖像，對抗網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是去偽存真。生成網(wǎng)絡(luò)不斷接受對抗網(wǎng)絡(luò)所提供的反饋，改進(jìn)圖像質(zhì)量，提高圖像的真實(shí)性；與此同時，對抗網(wǎng)絡(luò)則會在對抗過程中提升自己的鑒別能力，用更加刁鉆的眼光去發(fā)現(xiàn)錯誤。兩個網(wǎng)絡(luò)不斷相互制衡，最后達(dá)到平衡，讓生成網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造出一張臉對抗網(wǎng)絡(luò)都信服的圖片。

新型GANS的創(chuàng)新點(diǎn)在于，生成器和鑒別器都能逐漸增大。起初生成和對抗網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模較小、層數(shù)較少，隨著實(shí)驗(yàn)逐步進(jìn)行，研究人員不斷增加新的層，這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模逐漸擴(kuò)大，訓(xùn)練速度約來越快，也更加趨于穩(wěn)定，經(jīng)過千萬次迭代后，GANS最終生成1024×1024像素的清晰圖像。

此外，研究人員還提出了增加圖片多變性的方法，這種方法在無監(jiān)督CIFAR-10數(shù)據(jù)集的情況下，達(dá)到8.80的初始分?jǐn)?shù)，創(chuàng)下了歷史記錄。

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論文/代碼原址：http://research.nvidia.com/publication/2017-10_Progressive-Growing-of

本文由雷鋒字幕組編譯，發(fā)布于雷鋒網(wǎng)。

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