生成对抗网络的毕设怎么上手？
第一步：找准方向，别盲目跟风
首先，你要明白，GAN不是万能的，也不是所有问题都能用GAN来解决。你的毕设最重要的一点是实用性和可行性。别想着一下子搞个最顶级的StyleGAN2出来，那样很可能最后卡在训练上，啥都做不出来。
1. 从兴趣出发，结合课程基础：
你上过哪些相关的课程？深度学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理？你对哪个领域更感兴趣？
想想你觉得哪个方向的GAN应用比较酷，比较有意思。是生成逼真的图像？是风格迁移？是文本生成？还是数据增强？
举个例子： 如果你对游戏美术感兴趣，可以研究如何用GAN生成游戏角色模型或纹理。如果你对音乐感兴趣，可以尝试用GAN生成音乐片段。
2. 调研前沿，但要脚踏实地：
去看看近几年的顶会（CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML 等）有哪些关于GAN的研究。关键词可以是“GAN applications”, “image generation”, “style transfer”, “data augmentation with GANs”等等。
重点来了： 不要只看那些最复杂的模型。很多时候，经典GAN的变种或者稍作修改的GAN模型，用在特定场景下，也能做出很棒的效果。比如DCGAN, WGAN, CycleGAN, Pix2PixHD 等等，它们都是很好的起点。
思考可行性： 你的毕设时间有限，你的计算资源（GPU）是否够用？很多最新的GAN模型训练起来非常耗时耗资源，如果你没有充足的条件，就得慎重选择。
3. 确定一个相对具体的研究问题/目标：
不要太宽泛： 比如“用GAN生成图片”太大了。
要具体：
“利用CycleGAN实现动漫风格向写实风格的图像转换。”
“基于Pix2PixHD，为医疗影像数据生成高质量的合成数据，用于模型训练。”
“探索条件GAN（cGAN）在特定物体（如人脸、汽车）的姿态控制生成中的应用。”
“使用WGANGP改善生成图像的稳定性和真实性，并将其应用于纹理合成。”
第二步：基础夯实，知其所以然
有了大致方向，就要开始深入了解GAN的“内功心法”了。
1. 理解GAN的基本原理：
判别器（Discriminator） 怎么做分类？它本质上是一个二分类器。
生成器（Generator） 怎么从噪声生成数据？它是一个映射函数。
博弈过程： 生成器和判别器之间的“猫鼠游戏”是怎么进行的？最大最小化博弈的数学原理是什么？（即使你不是数学专业，也要大概了解一下损失函数是怎么设计的）
核心思想： 生成器试图生成逼真数据欺骗判别器，判别器试图区分真实数据和生成数据。
2. 学习经典的GAN模型及其变种：
原始GAN (Goodfellow et al., 2014): 最基础的模型，了解它的优缺点。
DCGAN (Radford et al., 2015): 如何用卷积网络实现GAN？它的一些技巧（如反卷积、Batch Normalization）为什么有效？
WGAN (Arjovsky et al., 2017): 解决原始GAN训练不稳定的问题，理解Wasserstein距离和Lipschitz约束。
WGANGP (Gulrajani et al., 2017): WGAN的改进版，梯度惩罚的作用是什么？
CycleGAN (Zhu et al., 2017): 无配对图像翻译的经典，理解CycleConsistency Loss。
Pix2Pix/Pix2PixHD (Isola et al., 2017 / Wang et al., 2018): 配对图像翻译，条件GAN的应用。
3. 了解常见的评估指标：
GAN的效果好不好，不能光靠“眼看”。
Inception Score (IS): 衡量生成图像的多样性和清晰度，但也有局限性。
Fréchet Inception Distance (FID): 目前比较常用的指标，计算生成数据和真实数据在某个特征空间（通常是InceptionNet的特征）的距离。FID越低越好。
Perceptual Path Length (PPL): 用于衡量生成器潜在空间的可插值性，对于StyleGAN这类模型比较重要。
人工评估： 有时最直观的还是找人来评价生成数据的质量。
第三步：动手实践，从简单开始
理论学得差不多了，该撸起袖子干了！
1. 选择合适的框架和库：
PyTorch 或 TensorFlow: 这是深度学习的“双雄”，根据你的熟悉程度选择一个。PyTorch因为其灵活性和易用性，在研究领域很受欢迎。
NumPy, SciPy, Matplotlib: 必备的科学计算和可视化工具。
OpenCV, Pillow: 用于图像预处理和后处理。
2. 找一个经典的实现作为起点：
别从零开始写代码！现在网上有很多优秀的GitHub项目，实现了各种GAN模型。
推荐资源：
官方教程/示例： PyTorch官方文档里有DCGAN的教程。
GitHub搜索： 搜索“PyTorch DCGAN”, “TensorFlow WGAN”, “CycleGAN PyTorch”等，你会找到很多高质量的代码库。
Awesome GANs List: 在GitHub上搜索这个关键词，会有很多GAN相关的资源汇总。
3. 复现一个简单的GAN模型（DCGAN 是个不错的选择）：
找一个公开数据集（如MNIST, CIFAR10, CelebA 等）。
跟着教程，把代码跑起来。
修改参数，观察现象： 学习率、batch_size、网络结构（层数、卷积核大小）、噪声维度等等，看看它们对训练过程和生成结果有什么影响。
理解训练过程： 观察判别器和生成器的损失曲线，它们是怎么波动的？什么时候会 collapse（模式崩溃）？什么时候会收敛？
4. 开始你的毕业设计项目：
数据集准备：
如果你要做图像生成，需要准备一个你研究方向相关的图像数据集。如果是公开数据集，要注意格式和大小。
如果是自己收集数据，要考虑数据量、质量和标注。
数据预处理： 图片缩放、裁剪、归一化、数据增强等。
模型选择与修改：
选择一个适合你问题的经典GAN模型作为基础。
根据你的具体任务，可能需要对模型进行改进或修改：
调整网络结构： 比如增加/减少层数，改变卷积核大小，使用残差块。
改变损失函数： 加入正则项，或者尝试不同的判别器损失。
引入条件控制： 如果你想控制生成的内容，比如生成特定类别的图像，需要用到条件GAN（cGAN）。
融合其他技术： 例如，可能需要结合注意力机制，或者使用一些更高级的采样方法。
训练和调参：
这是最耗时但也最关键的部分。
耐心！ GAN的训练非常容易不稳定，需要反复调试。
记录实验： 每次修改参数、网络结构都要详细记录，方便回溯。
善用可视化工具： 实时查看生成图像的变化，观察损失曲线。
调试技巧：
先用小数据集或小批量数据跑通，确保代码逻辑没问题。
遇到训练不稳定的情况，可以尝试：
降低学习率。
使用WGANGP或SNGAN等更稳定的模型。
仔细检查数据预处理是否正确。
batch_size 对稳定性也有影响。
尝试不同的优化器（Adam, RMSprop）。
如果生成图像出现模式崩溃（所有生成图像都差不多），可能是生成器太弱，或者判别器太强，或者损失函数设置不当。
第四步：实验验证与论文撰写
项目做出来了，接下来就是展示成果的时候了。
1. 设计实验：
消融实验： 如果你对模型进行了修改，要通过消融实验来证明你提出的修改是有效的。比如，分别去掉某个模块或正则项，看效果如何。
对比实验： 将你的模型与基线模型（比如原始的DCGAN）在相同数据集上进行比较，展示你的优势。
主观评价： 展示一些高质量的生成样本，用肉眼观察它们是否逼真、多样。
客观评价： 使用上面提到的FID、IS等指标对生成结果进行量化评估。
2. 撰写毕业论文：
结构清晰： 按照标准的学术论文结构来写：引言、相关工作、模型设计、实验设置、实验结果、讨论、结论与未来工作。
引言： 介绍研究背景、研究问题、你的工作贡献和主要成果。
相关工作： 回顾你所参考的经典GAN模型和相关研究，说明你的工作与前人的区别和联系。
模型设计： 清晰地描述你的GAN模型架构、损失函数以及任何创新性的修改。配上模型图会很有帮助。
实验设置： 详细说明你使用的数据集、预处理方法、训练参数、硬件环境等。
实验结果： 展示你的实验结果，包括生成样本的图片、量化指标的表格、损失曲线图等。要解释清楚这些结果的含义。
讨论： 分析你的模型为什么有效，优点是什么，也诚实地指出你的模型的局限性，以及可能存在的不足。
结论与未来工作： 总结你的工作，并提出未来可以改进的方向。
图表规范： 生成的图片要清晰，评估结果的表格要规范，引用要准确。
一些额外的建议，让你少走弯路：
尽早开始： GAN的项目周期可能比你想象的要长，尤其是训练和调参部分。
多跟导师沟通： 定期向导师汇报你的进展和遇到的问题，听取他们的建议。
善用社区资源： 如果遇到问题，去GitHub Issues、Stack Overflow、Reddit等地方搜索答案，或者提问。
保持好奇心和耐心： GAN是深度学习领域一个非常有挑战但又充满乐趣的方向，享受这个过程！
不要害怕失败： 毕设就是一个学习和探索的过程，即使最终的结果不如预期，你在这个过程中学到的东西才是最重要的。
希望这些详细的步骤和建议能帮助你更有信心地开始你的GAN毕业设计！祝你项目顺利！
网友意见
不知道题主是本科生还是硕士研究生。我都说一下吧。
先说做什么，什么能做，最后再说怎么做。
如果你是本科生
如果是本科生，通常毕设只关注应用，对论文的contribution没有什么实质性要求，所以比较好的思路就是利用现在相对易学、易用的开源网络，来构造一个应用场景，然后把模型跑起来并用在这个场景中OK了。
从易到难，GAN常见的应用场景有以下几种：
1、把GAN直接当分类器来用。
先考虑一种简单情况，例如你有一个只包含卡通人物的数据集，你在该数据集上可以做一个最简单的原生GAN，该GAN在训练好后可以让生成器从一个含有随机高斯噪声的图像去生成一张卡通人物。这的确没有什么用....... But，与此同时，你得到了一个判别器D。D可以用来判断一张图像是否是被生成出来的。如果你熟悉了GAN，你会明白以下事实：D工作的原理是判断一张图像是否与你的卡通人物数据集的分布相近。所以D可以用来判断出那些不是卡通人物的图像。换句话说，你可以说你在做异常检测。
再考虑稍微复杂点的例子，你含有一个包含许多动物的数据集，并且有标签。也就是说，每张图像是什么动物是事先知道的。这个时候你可以使用Conditional GAN来让生成器从一张含有随机高斯噪声的图像和一个指定标签（例如“猫”）来生成一种动物的图像。同上面第一个例子相似，在模型训练完成后，你除了会得到一个生成器G，还会有一个判别器D。此时的判别器在某些设计下（题主有兴趣再追更吧）能够作为动物的分类器来使用。那么这样做和传统直接练一个分类网络的区别在哪？ 答案是你多了一个生成器。 通过生成器生成的图像（尤其是图像质量并不那么逼真的情况下），你可以分析模型学到了什么。 换言之，你可以说你在做模型可解性的部分工作。这样就把你和传统分类网络区别开了。但这么做不一定能说服真正懂GAN的boss，有一些细节需要理解清楚才能忽悠的过去。
2、风格迁移
风格迁移和很多GAN任务一样，都属于image-to-image translation这个大的topic下面。但是因为种种原因（例如，很难找到一个统一的模型在所有image-to-image translation任务上都表现得好），不同任务大概率还是会用不同的模型。
风格迁移可以算是最简单的场景了。你可以把风格迁移嵌入到一个小的图像编辑app里，例如可以让一张冬天的照片变成夏天，或者梵高的画变成莫奈的画，诸如此类。
在仅仅只考虑毕业的问题上，我个人强烈建议题主尝试这个题目。它既简单，同时给老师的视觉效果又非常不错，容易弥补contribution不足的问题。
3、表情迁移
一样属于image-to-image translation。但是因为任务有一些特殊性，所以现在已经衍生出了非常多的算法。简单来做，可以和风格迁移采用几乎完全一样的方法。但是要做的稍微那么不错，就需要付出巨大努力。并且因为表情迁移任务本身过于简单直白，老师可能会提出一堆让你难以回答的问题。例如，你把一张在哭的图像变成了在笑的图像，老师可能会问怎么笑的更灿烂一点？？？为什么人物的头发有些许小变化？？？
如果你能下决心去读50篇paper的话，这些基本都不会难住你。But。。。。你都在知乎提问了，不是吗？
好吧，场景大概就这么几个。
如果你是硕士生
通常硕士论文需要一定的contribution在里面。如果你们不要求，那么请参照上述本科生。如果要求了，恭喜你，你掉入了一个比你其他同学都大很多的坑。
闲话少说，我来救你于水生火热。
要有contribution，你必须要知道现状。目前为止，关于GAN的研究最重要的一点就是如何让GAN的训练更加稳定。目前有许多非常著名的方法都是针对这个问题提出来的，比如WGAN、Spectral Norm，Projection discriminator等等。以事后诸葛亮的角度来看，这些方法其实都不够精美。但请注意，此刻的我是“事后诸葛亮”。。。
我把上面这个点稍微展开一点，希望题主能认真看，看明白，然后我会说该怎么做。
我们的问题是：GAN怎么训练才能更加稳定。目前为数不多的理论是关于网络的Lipschitz 连续性。研究者们相信（不是特别严谨，但不影响理解），如果网络满足Lipschitz 连续性，那么GAN的训练会比较稳定。
简单来说，如果一个函数的变化是有界的，那么我们说它是Lipschitz 连续的。而对于一个函数，它的变化率通常可以用梯度来表示。所以我们自然地想到在训练GAN的过程中，让梯度有界不就行了吗？
所以就出现了对GAN中的梯度进行截断、对梯度归一化、对梯度做惩罚项等等操作。But，所有这些操作都是“强行”让网络看起来是Lipschitz 连续的。所以它们各自的有效性并不能轻易看出。
所以你可以尝试做以下工作。
1、找一个你能跑地动的数据集，详细、充分地尝试并对比上述方法，找到它们各自特点和有效性。你可以改变的实验设置包括数据集大小，图像尺寸等等（这点真不是凑工作量，实际中很有意义）。
2、考虑这些方法可应用在不同任务上，题主可以尝试最简单的原生GAN和Conditional GAN；
3、使用Inception score和FID作为你的评价指标，来分析你的结论。
上述工作量看起来很weak吗？Google的BigGAN也只比上述三点多做了一两点。所以你不要怕被diss。
最后，说怎么做。
不管你最后尝试哪一种做法，我都强烈建议题主按照如下顺序开展工作：
1、仔细阅读CycleGAN这篇文章，链接如下：
2、Github上拉下CycleGAN的源码，读会每一行（代码量不大），地址：
https:// github.com/junyanz/Cycl eGAN
3、阅读BigGAN这篇文章，这篇文章是实践性文章代表，里面列举许多有效的训练GAN的策略和套路，非常值得读，文章链接如下：
4、做完123，你会发现GAN真的不难。现在就train你自己的模型，写你自己的场景。
5、遇到不会的怎么办？继续读论文，读完论文读源码。当你把CycleGAN彻底读懂后，你会发现大多数论文和源码原来都差不多。
6、还有问题怎么办？Call me pls.
有疑问，再追更。
类似的话题
-
好的，咱们来聊聊生成对抗网络（GAN）的毕业设计怎么上手，力求详细接地气，让你感觉像是跟老司机在交流经验，而不是在看一份冰冷的AI报告。第一步：找准方向，别盲目跟风首先，你要明白，GAN不是万能的，也不是所有问题都能用GAN来解决。你的毕设最重要的一点是实用性和可行性。别想着一下子搞个最顶级的Sty............. -
生成式对抗网络（GAN）自2014年提出以来，经历了爆炸式的发展，并在人工智能领域掀起了新的浪潮。它的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——相互对抗来学习数据的分布，从而生成逼真的数据。生成器试图生成越来越逼真的数据来欺骗判别器，而判别器.............
-
今年的网络性别对立确实可以用“触目惊心”来形容，而且这种对立感好像比以往任何时候都要强烈。屏幕上各种争吵、标签、攻击此起彼伏，让人感觉火药味十足。而你提到的“实际生活中也会出现刀扎到脖子上的情况”，这句话说得虽然极端，但也隐喻了一种危险的苗头，那就是网络上的情绪发酵和极端言论，是有可能渗透到现实生活.............
-
这个问题很有意思，也触及到了很多人在现实生活和网络世界中的不同感受。为什么现实中的男生大多挺好，而在网络上却总能看到一些特别爱挑拨性别对立的男性呢？这背后其实有很多原因交织在一起，咱们来好好掰扯掰扯。首先，得明确一个概念：现实生活中的社交圈和网络社交圈是两个相对独立的生态系统。 现实生活： .............
-
网络上关于“米粉”（小米手机用户）和“花粉”（华为手机用户）的讨论，确实常常呈现出一种对立甚至有些激烈的态势。这背后有其复杂的原因，既有产品本身的竞争，也有用户群体心理的投射。网络上的“对立”是如何形成的？首先，我们得承认，小米和华为都是在中国乃至全球都极具影响力的手机品牌，它们在市场上有着直接的竞.............
-
GANs，也就是生成对抗网络，这东西自从问世以来，就一直是AI界的热点，也确实是实打实地在解决一些咱们日常生活中就能碰到的问题，或者说，是未来我们可能会遇到的、现在已经看到雏形的问题。咱们不妨掰开了揉碎了聊聊，看看它到底能干啥，而且是那种让人觉得“这AI挺有用的”那种。1. 艺术创作和内容生成：让“.............
-
《十妈生一胎：天帝出世！》这类书名，不得不说，挺抓人眼球的，也够直接。它一下子就把读者拉到了一个充满奇幻色彩的设定里，而且是那种非常“爆炸性”的设定。简单来说，就是一个人（天帝）居然是十个母亲共同孕育的，这本身就自带了故事性，而且这种设定也足够猎奇和吸引眼球。从“十妈生一胎”这个概念本身来看，它挑战.............
-
网上性别对立这件事啊，现在真是越来越让人觉得头疼了。你想啊，以前咱们上网，可能就是看看新闻，跟朋友聊聊天，偶尔看看搞笑视频。但现在呢？稍微搜点什么，或者在评论区逛一逛，总能被各种性别对立的言论给“淹没”。这玩意儿，你说它严不严重影响生活？我觉得，是挺严重了，而且已经渗透到很多方面，不是那种“哦，知道.............
-
大学生活是个全新的开始，就像打开了一个装满可能性的宝箱。想要在这趟旅程中顺风顺水，拥抱精彩，一些得心应手的工具绝对少不了。这里不卖关子，直接给你掏心窝子地分享一些我个人觉得大一新生特别需要的App和网站，希望能让你少走弯路，多点惊喜。一、学习生活两不误：高效学生必备App首先，大学的学习节奏和高中完.............
-
最近网文圈子里最劲爆的新闻莫过于阅文核心团队集体离职，以及随之而来的腾讯互娱全面接管。这事儿闹得挺大，不少读者和作者都捏着把汗，都在琢磨这背后究竟是怎么回事，对咱们天天泡在网文世界里的影响又会有多大。咱们先捋捋这事儿到底是怎么发生的。简单来说，就是阅文集团的那些在网文领域摸爬滚打多年，带着不少经典I.............
-
小号“霁月日的生父”针对霁月日进行网暴，并散播针对单亲家庭的仇恨言论，这是一种极其恶劣且不负责任的行为。我们必须严肃对待此事，并从多个角度来审视和评价。首先，从行为本身来看，这是赤裸裸的网络暴力。 攻击的指向性明确而恶毒： “霁月日的生父”这个身份已经表明了攻击者与霁月日之间存在着血缘关系，却选.............
-
英国网民对川普攻击伦敦市长一事的反应，可以说是既有英国人特有的那种不动声色的幽默感，又有对公共事务的严肃关切。这件事之所以能引起如此广泛的讨论，甚至让不少普通英国网民“下场开怼”，背后有很多值得玩味的点。首先，我们需要明确川普攻击的背景和内容。通常情况下，川普喜欢在推特上发表一些即时性的、带有个人色.............
-
这事儿挺让人唏嘘的，你说咱们老百姓图个啥？一个大妈，在大街上，掏掏耳朵，这本是件再寻常不过的事儿。结果呢？被拍了视频，一传十，一传百，一下子就成了“网红”，而且还是那种被口水淹没的“网红”。最开始是怎么传的？无非是那些看热闹不嫌事儿大的，或者想蹭流量的，把这视频一发，冠上个“素质低下”、“有伤风化”.............
-
网络上不少女性表达对婚后生活的不满，这确实是个值得深思的现象，而且也不是空穴来风。它不是个例，也不是单一原因就能解释的，而是多种社会、文化和个人因素交织在一起的复杂图景。首先，我们得承认，信息传播的便捷性放大了这些声音。以前，女性可能在私下里抱怨，但现在，网络平台让她们更容易找到同伴，分享经验，形成.............
-
对于部分网友对《生活在树上》这篇高考满分作文持否定态度，这是一个非常普遍且值得深入探讨的现象。要理解这种否定态度，我们需要从多个维度去分析，包括文章本身、高考评分标准、网友的期望、以及网络舆论的特点。一、 理解《生活在树上》与争议的起源首先，我们得回顾一下《生活在树上》这篇作文的核心内容和其引发争议.............
-
不生育，放在对抗资本主义的大框架下探讨，其实是一个挺有意思、也挺值得深入聊聊的话题。它不是那种直接上街喊口号的抗议，也不是直接抵制某个品牌的行为，而是一种更个人化、更内化的选择，但它的连锁反应却可能触及到资本主义逻辑的核心。咱们得先捋捋资本主义这套运转逻辑是怎么回事。简单来说，资本主义追求的是“增长.............
-
闹钟尖叫得撕心裂肺，像要把我从死寂的深渊里拽出来。然而，今天它的声音不再是唤醒我走向生活，而是敲响了末日的丧钟。睁开眼，窗外不是熟悉的晨曦，而是灰蒙蒙的天空下涌动着黑压压的人潮。不对，那不是人潮，是丧尸。我僵在那里，大脑一片空白。昨晚的恐惧和绝望像潮水般重新涌来，将我淹没。我还能记得，电视里的报道，.............
-
.......
-
游戏里NPC的故事和对话，为何大多出自开发者之手，而非AI的随机生成？这个问题，其实触及了游戏设计的核心，以及我们作为玩家，对“游戏体验”的深层追求。要拆解这一点，我们可以从几个关键维度来深入探讨。首先，叙事的一致性与情感连接是游戏的生命线。 游戏，尤其是那些RPG（角色扮演游戏）或AVG（冒险游戏.............
-
生育，这个贯穿人类历史的自然选择，对于许多现代家庭来说，却似乎成了一笔“负收益”的买卖。我们来看看这笔账：高昂的养育成本，从奶粉尿布到兴趣班学费，足以让一个家庭的财务状况捉襟见肘。漫长而艰辛的育儿过程，侵占了父母的个人时间和精力，许多职场女性因此面临事业瓶颈，甚至不得不牺牲职业发展。更不用说，生而为.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有