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本文节选自《AIGC：智能创作时代》：扫码免费领取本书电子版

本了深度学对抗，来实现区器和判别器经网络去构建GAN，下国二节早期AIGC的党试，GANES是早期广泛应用于AIGC的算习和强化学习的思想像或文字一、生成器我们可以向生成器〈Generator)输入包含一成器会根据这一串随机数生成并输字都会与生成的图假设生成器收到的输入是[0.1，像或名子的特#-0.i出图进行介5，0.2…绍。0.9j]，诸多AIGC应用所采用。GAN综合通过个生成器和一个判别器等元系的生成过程。#的相互原始的GAN并不要求生成都是一个深度神经网络，但是在实践中通稼都采用深度神|将对它的构建原串随机数的同量，生像或句子。回量正相关联。打一个并不严谨的比方，据此生成了一张的每一个数小猫的图片，而第一个数是和小猫的颜色相关的，当你把0.1换成0.2时，小猫可能就从橘猫变成了白猫。因为随机数

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是可以随意构造的，因此我们就可以利用生成器生成各种各样的新图片。不过，和一般的神经网络一样，在生成之前会有提前训练的过程，我们需要准备一个全是各种各样小猫图片的数据集供生成器训练。二、判别器判别器(Discriminator)用于评价生成器生成的图看起来有多人么实的方式也很简单，或句子像不像来目生成需我们可以向判别器尔为得，如果这个图由人二得分分)。像或句子实。判别是否以训练用的数据集，因为数输入一个生成的图一般来说，我们会使用0到区非常像数就会靠近0。[FI集里的真实数和十，得分像或句子到底就是看这个图中集是最真实的。像或句子，判别器会输出一个数和区间来表示得像就会靠近三、生成对抗过程以图像生成的过程为例，生成器就好像一个学习画画的学生，而判别器就是评价学生画作的老师。一开始，学生读一年级，他看了一堆

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小猫的图片，然后随便画了一只猫，老师看了看学生画的猫，说画得不金昌，看不清小猫的两只眼睛，这就是最开始的生成器和判别器的交互过程。学生努力练习画画，终于画好了小猫的两只眼睛，老师一看说合格了，然后学生升到了二年级，老师也开始依照二年级的评价标准去评价学生的了画作，相当于生成器和判别器的性能都提升了。升到二年级后，学生再拿出原来的小猫画作肯定就无法令老师满意了，老师会觉得画得不够真实，无法看清小猫的脸部轮廓，于是学生又反复练习修改，直到令老师满意，于是学生升到三年级。如此循环往复，学生画画的水平会越来越精湛，画作看起来越来越真实。而老师判别画作的标准也会越来越严奇，和督促学生完善画技，这就是生成器和判别器$对抗过程的基本思想《图2-7)。而就具体的实开见过程来说，可以把GAN的训练过程分为两个步骤。