作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
最近几年，深度学习技术给图像、视频、文本等领域带来了新的希望和发展方向。其发展离不开大量的训练数据、强大的计算能力以及过去研究结论的积累。近些年来，生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)等模型也逐渐成为热门话题。本文将详细阐述GAN图像合成技术及其工作原理。
2.基本概念术语说明
2.1 生成对抗网络（Generative Adversarial Network）
生成对抗网络是一种通过对抗的方式来训练的深度神经网络模型，其由两部分组成——生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器是一种生成新数据的网络结构，它接收随机噪声输入，生成假的高质量数据，用于训练判别器识别真实数据和生成的数据之间的差异。而判别器则是一个二分类器，用来判断输入数据是否是真实数据或生成的假数据，同时调整生成器的参数，使得生成的数据越来越逼真。
在训练过程中，生成器和判别器之间进行博弈，使得生成器不断提升自身的能力，生成越来越精准的假数据；而判别器则被迫保持自己的鉴别能力，确保它可以准确判断输入数据是真实数据还是生成的数据。博弈过程会持续不断地交替，直到生成的数据足够逼真，可用于训练网络。
图1: 典型的GAN网络架构示意图。左边的是判别器，右边的是生成器。
2.2 损失函数
GAN的核心是生成器网络和判别器网络互相博弈，不断产生好的样本，但是有一个明显的