转载：图解 生成对抗网络GAN 原理 超详解_gan原理图-CSDN博客

Gan 和 StyleGAN 架构_stylegan和gan-CSDN博客

1.1 组成部分：生成器和判别器

 Generator生成器，它是一个深度神经网络，输入一个低维vector，输出高维vector（图片或文本或语音）
Discriminator判别器，它也是一个深度神经网络，输入一个高维vector（图片或文本或语音），输出一个标量。标量越大，代表输入图片（或文本语音）越真实。

1.1.1对抗学习
生成器和判别器二者进行对抗学习，生成器不断迭代进化，努力生成假的图片，从而可以骗过判别器。判别器也在不断迭代进化，努力识别越来越接近真实的假图片。通过二者对抗学习，最终生成器生成的假图片越来越像真实图片，而判别器越来越能区分和真实图片很接近的假图片。二者能力在迭代过程中，都可以得到大幅提升。

StyleGAN 的前身——ProGAN 

StyleGAN 算法总体预览

 StyleGAN 用风格（style）来影响人脸的姿态、身份特征等，用噪声 ( noise ) 来影响头发丝、皱纹、肤色等细节部分。

StyleGAN 的网络结构包含两个部分，第一个是Mapping network，即下图 (b)中的左部分，由隐藏变量 z 生成 中间隐藏变量 w的过程，这个 w 就是用来控制生成图像的style，即风格，为什么要多此一举将 z 变成 w 呢，后面会详细讲到。 第二个是Synthesis network，它的作用是生成图像，创新之处在于给每一层子网络都喂了 A 和 B，A 是由 w 转换得到的仿射变换，用于控制生成图像的风格，B 是转换后的随机噪声，用于丰富生成图像的细节，即每个卷积层都能根据输入的A来调整"style"，通过B来调整细节。整个网络结构还是保持了 PG-GAN （progressive growing GAN） 的结构。最后论文还提供了一个高清人脸数据集FFHQ。

此外，传统的GAN网络输入是一个随机变量或者隐藏变量 z，但是StyleGAN 将 z 单独用 mapping网络将z变换成w，再将w投喂给 Synthesis network的每一层，因此Synthesis network中最开始的输入变成了常数张量，见下图b中的Const 4x4x512。