近两年，人工智能有哪些有趣的进展？
有人说，AI技术经过最近十多年的快速发展，近一两年已经进入了下半场，取得的进展不如从前了。我并不这样认为，也许AI基础模型方面的发展一定程度上告别了之前大跨步前进，进入了稳步发展的阶段，但对于将AI技术应用于各行各业来说，黄金时代才刚刚开启。各种有趣的进展层出不穷，今天我们就谈一谈其中的一个领域：基于生成对抗网络的图像生成。  -------枯燥的理论部分，不感兴趣的可跳过-------- 生成对抗网络（GANs）是Goodfellow等人在2014年提出的一个基于深度学习的生成模型。GANs包括两个深层神经网络：一个是用来捕获真实数据分布的生成器G和一个用来确定样本是来自模型分布还是真实数据分布的判别器D。该框架利用损失函数V(D,G）进行零和博弈，具体优化公式如下： \min_{G}\max_{D}{V}(D,G)=E_{x\sim Pdata(x)}[logD(x)]+E_{z\sim Pz(z)}[log(1-D(G(z)))] 其中 x 为真实数据， Pdata 为真实数据分布， z 为噪声， Pz 为噪声分布（通常为高斯分布或均匀分布）。 以上公式可解释为: G 的目标是根据真实数据分布来生成尽可能“真”的样本，通过最小化上述公式中的G来实现； D 的作用是将 G 生成的样本判别为“假”，将真实数据判别为“真”，通过最大化上述公式中的D进行优化。整个框架可以通过反向传播进行训练，这意味着 G 从 D 的决策中获得反馈，然后在下一次迭代中学习如何更好地欺骗 D 。 -------枯燥的理论部分结束--------  将以上零和博弈原则应用到图像生成领域，催生了一些有趣的任务，包括：从无到有生成高精度人脸图像，从低分辨率到高分辨率的图像超分辨率，还有图像风格转换。 这些任务在前几年陆续被提出来，但两年之前，这些任务上的生成能力还不够强大，效果还不那么逼真。这两年取得的进展可以用amazing来形容。看下面三个具体例子。  1、高精度人脸图像生成 首先介绍英伟达公司在2018年12月提出的一个高精度人脸图像生成的工作。这个算是一个石破惊天的工作，首先看下arXiv论文链接（https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf）中的两个生成效果图。 从图片中可以看到，该论文方法生成的人脸与真实人脸几无差异，无论是整体上还是细节上。至少从我站上一个普通人的角度上来看，若是没有人告诉我些图像这是生成的，我是发现不了。而在此之前，虽然可以生成比较像的人脸，但大多分辨率不高，而且细节部分不够精致。 这个工作更大的意义在于人工智能图像生成进入了“眼见不再为实”的阶段，我第一次看到这些图片时的巨大心理冲击主要也在于此。 技术的发展进入到新的阶段，一方面凸显了人工智能安全、可控发展的必要性，比如控制不要让本着不良目的虚拟生成的内容在网络上流传，发展其有效鉴别技术，另一方面，也催生了一批新型应用场景，例如下图所示的卡通化人脸生成。图像生成技术的发展让人脸卡通化变成一个低门槛，可快速复制的行业，这恐怕是一个让很多漫画从业者颤抖的消息。  2、图像超分辨率 接下来再介绍一个图像超分辨率方面有趣的工作《PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models》，发表在CVPR 2020。 虽然说图像超分辨在三四年前就有一些激动人心的工作，比如CVPR 2017上的SRGAN。但是，超分辨率的倍数一般还在宽高4倍（对应超分辨率到面积大16倍的图像）左右的范畴，PULSE做到了将一个16*16的小图像超分辨率到1024*1024，效果如下图所示：  可以看到，这个生成效果也是非常惊人的。 更重要的是，这意味着现在的技术已经可以从一个个非常小的人脸，例如照片拍到的比赛看台上的成百上千个人脸，生成出一个个高清晰度的人脸，虽然是虚拟生成的，但论文作者以及广大网友的测试表明，生成的人脸与真实人脸还是有一定的相似度。 更宽泛一点来说，对于监控视频分析等业务，从视频流中远处的小人脸重构出相似的高精度人脸，便于案情分析等，也在一定程度上成为可能。 另外值得一提的是，作者代码和模型开源后，人们发现基于作者的开源模型，大部分时候倾向于生成白人人脸，把美国前总统奥巴马的小图像输进去也是。这一现象引起了一场关于种族歧视的大辩论，以至于深度学习先驱，图灵奖得主Yann LeCun教授只不过针对这个问题发表了一些技术性的观点，也受到了网络暴民的群起攻之，最后不得不在推特上说farewell everyone。  3、图像风格转换—虚拟试衣 最后再介绍一个图像风格转换方面的工作，具体的，虚拟试衣。这是图像风格转换在电商这一垂直应用领域中的一个具体场景。具体来说，人们在购物网站浏览时，看到漂亮的衣服但经常困扰的是衣服究竟适不适合自己。不同于在实体店可以马上试穿，网络上只能靠脑补想象，失手的时候不可避免。对于卖家来说，会导致退货率高居不下，对于买家来说，也会浪费时间和精力。 随着这两年图像生成技术的进步，生成图像的质量和细节得到显著提升，虚拟试衣的实用性也得到了极大的提升，下图是亚马逊在2018年的虚拟试衣效果图  可以看到，衣服上身后什么效果，已经大致有谱了。最近，亚马逊在CVPR 2020上又进一步将这项工作进行了扩展，可以生成混搭的虚拟试衣。具体的，给定一张自己图像，以及一张甚至多张购物网站上参考图像的情况下，该方法能够生成混搭的穿衣效果，如下图所示。  以上。