自2014年生成对抗网络（Generative Adversarial Network）诞生以来，GAN已经迅速成为深度学习主流分支。GAN由生成器G(generator)和判别器D(discriminator)两个网络结构组成，核心机制为两个模块的对抗博弈过程。打个比方，生成器是一名画家，司职仿制名画作，而判别器就是鉴画师，负责鉴定画作是真是假，两者在训练中相互提升，相互博弈，以至最终鉴画师无法判断画作的真假而训练结束，达到以假乱真的效果。

　　机器学习大佬Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”，可见其魅力之大，自己简单整理如下图：

　　概率论知识自然少不了，下图中，黑色曲线是真实样本的概率分布函数，绿色曲线是虚假样本的概率分布函数，而蓝色曲线是判别器D的输出，它的值越大表示这个样本越有可能是真实样本。通过对抗训练我们可以看到， 黑线和绿线最后几乎重合，模型达到最优状态，这时D的输出对于任意样本都是0.5，意味着判别器以及无法对生成器的样本进行判别，详细公式推导欢迎阅读原论文。

　　GAN衍变过程中，CycleGAN绝对是浓墨淡彩的一笔。CycleGAN看做是两个镜像对称的GAN构成了一个环形网络，里面共享两个生成器G、F，而且有两个判别器，损失函数同样进行了改进，除了原有的GAN损失，还引入了新的循环一致损失，两个损失结合在一起就是我们目标的损失函数。

　　历史中许多名画造假者费尽毕生的心血，试图模仿出艺术名家的风格。如今，凭借CycleGAN风格迁移就可以实现这个神奇的功能，利用这个功能同样可以定制专属自己风格的“美图秀秀”。

　　下面是自己训练的测试图片，上面是夏天-冬天的风格迁移，意味着我们只需要拍摄一张夏天景色的照片，依靠生成对抗网络GAN提前学习好冬天的风格特征，就可以自动生成该景色冬天的雪景照片，更关键的是独一无二，因为训练集可以自行筛选，专属你自己。

　　下图中展示了实现猫-狗风格迁移，通过GAN提前学习好狗的风格特征，我们只需要传入猫的照片，就可以进行风格迁移，在保留猫的姿态五官的情况下生成对应的狗图片。除此之外，CycleGAN同样可以实现梵高-莫奈，或是真人-卡通的风格迁移，经过轻量化网络后很方便的应用在修图软件之中，我们熟知的腾讯，美图，抖音等公司都有落地应用。与其使用广为流传的app，为何不定制一个属于自己的“美图秀秀”呢?

　　参考文献

　　[1] Zhu J Y, Park T, Isola P,et al. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle - Consistent Adversarial Networks[J].2017.

　　[2] I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio. Generative adversarial nets. In NIPS, 2014. 2, 3, 4, 7