GAN Lecture 8 (2018)_Photo Editing
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Photo Editing
先来看一段 NVIDIA 展示的 GAN 的一个 demo，那这是怎么做的？
前面我们在做 GAN 的时候，回 input 一个 random vector，然后 output 一个人脸。前面我们说过，input vector 的每一个 dimension 其实可能对应了某一特征，这是我们并不知道这每一个 dimension 对应的特征到底是什么。
我们可以在一个训练好的 GAN 的基础上再 train 一个 Encoder 来反推出什么样的 z 能生成 x。即固定训练好的 Generator, 然后训练一个 Encoder 来使得输入 x 与其经过 Encoder 和 Generator 之后输出的 x 越接近越好。实际操作的时候我们可以让 Encoder 和 Discriminator 很像，然后用 Discriminator 的参数来初始化 Encoder。
然后你就可以把长发人脸训练出来的 code 做平均后减去 短发人脸训练出来的 code 的平均向量，就可以知道怎样把短发人脸变成长发人脸了。
所以上面 NVIDIA 的 demo 里面它做的事情就是找出各种特性的人脸的 vector 是什么样子的，然后给它任何一张 image，它会先把那张 image 变成一个 code，再把这个 code 加上你要的特征的那个 vector 再丢到 Generator 里面去就好了。
再来看一个智能 PS 的 demo，视频太长就不贴出来了。这里来讲一下它是怎么做的：
首先我们用商品的例子来训练一个 Generator，上面的 Demo 中我们看到，给一张图片，然后你在这个图片上稍微做一些修改，结果就会产生一个新的商品。实现这个效果的做法大致是：先把这张图片反推出它在 code space 上面的哪一个位置，然后你把这个 code 小小的移动下就可以产生一张新的图，然后这张新的图要符合使用者给你的 constrain。
如何反推出图片在 code space 上面的哪一个位置大致有三种方法：第一种就是找到有个 z 使得它经过 Generator 之后与该图片越接近越好；第二种就是前一个 demo 中的方法；第三种方法就是用第二种方法得到的 z 来初始化第一种方法。
要实现智能 PS，我们要找到这样一个 $z^*$ 使得他一方面要符合使用者的 constrain，一方面还要保证新的 z 和原来的 $z_0$ 越接近越好，最后还要保证这个 z 丢到 Generator 里面产生额图片是好还是不好的。
Image super resolution
最后一个 demo 是一个图像超分辨率，它其实就是一个 Conditional GAN 的问题。
Image Completion
还有一个应用就是 Image Completion，这也是一个 Conditional GAN 的问题。
