关于生成对抗性模型的基本查询

Question

当噪声是特定输入时，生成器是否可以学习分布，例如n个图像而不是随机噪声和1的图像，比如猫的0和狗的1。有没有可能在我们喂狗的时候学习生成器，它会根据狗的图像生成猫的图像？这个查询在某种程度上与去模糊图像相同，但如果没有针对模糊图像给出清晰图像，而我们只得到随机清晰图像，该怎么办。

Answer 1

当然，这是可能的。这被称为风格转换，已经有很多关于这方面的工作。在某种程度上，你可以学习狗的流形到猫的流形之间的映射函数。在这个方向上的一个著名作品是CycleGAN论文(https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf)，它使用循环一致性损失来从一个方向映射到另一个方向并返回。这使得训练更加稳定，并且得到的图像更接近初始图像。