卷积神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN) 都是深度学习架构，但它们各具优势，应用场景各不相同。CNN 通常用于图像分类和目标检测任务，而 GAN 通常用于生成新的数据实例。

虽然所有 GAN 都采用生成器–判别器结构，但已经开发出多种变体来解决特定问题。以下是几种最重要的类型：

• 条件 GAN (cGAN)：如果您想控制 GAN 生成的内容怎么办？cGAN 允许您添加条件。您可以指定它生成“一位金发微笑女性”，而不是仅生成“一张随机的脸”。这对于文本生成图像类应用至关重要。
• CycleGAN：如果您想将图像从一种风格转换为另一种风格，但又没有用于训练的完全匹配的图像对（例如，将马的照片转变为斑马的照片），该怎么办？CycleGAN 专为“非配对图像到图像转换”而设计，因在风格迁移和对象变换方面的应用而闻名。
• StyleGAN：这种 GAN 专注于生成极其逼真的高质量图像（尤其是人脸），并允许用户精细控制图像的“风格”，例如年龄、发型或表情。
• 超分辨率 GAN (SRGAN)：这种 GAN 专用于将低分辨率、模糊的图像放大为清晰的高分辨率版本，通过“幻觉”生成逼真的细节。

虽然所有生成对抗网络变体都遵循使用两个对抗网络的基本概念，但研究人员已探索多种架构和训练上的改进，以克服局限性并提升特定应用的性能。

GAN 技术为多个行业开启了新的可能性。其应用大致可归类为以下几个关键领域：

这是 GAN 最广为人知的应用。包括生成逼真的人物、地点和物体图像；创作数字艺术和音乐；以及支持强大的图像编辑工具，例如风格迁移（将照片处理成类似绘画的风格）、超分辨率（增强模糊图像的清晰度）和文本生成图像。

高质量数据是机器学习的燃料，但这类数据可能稀缺、昂贵，或涉及隐私。GAN 可通过生成合成数据来帮助解决这一问题。在医疗领域，GAN 可创建逼真但匿名的医疗扫描图像，用于训练诊断模型，同时不会侵犯患者隐私。在金融领域，GAN 可生成合成交易数据，以训练更高效的欺诈检测系统。这有助于缓解数据稀缺问题并实现数据集的平衡。

GAN 能学习复杂系统中的模式，从而生成逼真的模拟结果。这可用于生成多样化场景，以训练自动驾驶汽车、预测视频的下一帧，甚至在药物研发中发现潜在的分子结构。

通过用“正常”数据训练 GAN，它能很好地识别任何不符合模式的内容。它可用于检测欺诈性金融活动、识别网络安全中的入侵行为，以及发现制造过程中的缺陷。

开发和部署 GAN 需要强大的计算能力和稳定的 MLOps 平台。Google Cloud 提供一系列工具，支持整个工作流：

• 构建和管理模型：Vertex AI 是一款托管式机器学习平台，可简化构建、训练和部署 GAN 等复杂模型的流程。它提供一个统一的环境，用于管理您的数据和实验。
• 高性能训练：训练 GAN 对计算资源要求极高。Cloud TPU 是 Google 定制的硬件加速器，旨在显著提升深度学习训练速度，让您能够更快地迭代复杂的 GAN 架构。
• 可伸缩部署：模型训练完成后，Google Kubernetes Engine (GKE) 提供一个强大且可伸缩的环境，用于将容器化的 GAN 部署为更大应用的一部分。