关于GAN生成对抗网络艺术创作，这可真是当下超火的东西。可以说是艺术领域里的一匹黑马！生成对抗网络（GAN）它究竟为何物？这得好好说道说道！这GAN实际上是机器学习技术下的产物，有生成器和判别器这俩主要部分，二者相互对着干，就这么不断进步
基本概念先剖析
先说说GAN生成对抗网络基本原理。简单来讲咱们这生成器就像个造东西的大师傅，它会去瞎编出一些和真货比较接近的艺术创作内容的。判别器，就好似敏锐考官负责判断生成出来的到底是真是假。经过他俩反反复复地较量“学习”，生成器造出来的作品就越来越像模像样很真！跟传统艺术去相比的话，GAN生成对抗网络这种艺术创作不受现实里人力和时间等等的限制，能够超级快速地捣鼓出一堆有独特创意的艺术作品
独特优势道分明
来看看GAN生成对抗网络艺术创作优点。能这么火有道理！首先，它创新能力强过头！就像之前那奇幻作品《神经动物园》，用GAN生成对抗网络搞出来的画面，那效果简直超出人们想象，一些咱脑子里想不到模样通过它就能创作出来。还能大规模、高效地创作作品对于艺术家而言有了这个就能在短时间内有大量参考作品辅助自己灵感挖掘。从成本这个角度来讲，GAN减少了大量人力、物力投入，用一点点设备和软件以及算法投入就能开启新创作。另外么，跨界融合很厉害。它不只和美术相融进行图像的处理、新绘画风格产出，它还和音乐联系起来创造出全新旋律
多种类型别慌乱
GAN生成对抗网络艺术创作类型也是琳琅满目有图像艺术创作这一类，它能把普通风景画面变得科幻绚丽，还能够借助其生成动漫人物、奇怪生物等视觉形象。还有视频艺术创作用它能做动态特效合成，可以带来超不一样视觉感受。并且文学创作方向也渗透着。现在不少写故事软件运用了GAN技术，帮助人快速构思故事框架，大大启发创作灵感。
多好应用实例瞧
讲一些真实存在案例来佐证上述要点！比如说艺术机构就招募大量艺术家和工程师一起合作，用GAN去训练出特定绘画风格的模型后专门进行艺术作品生成，之后和艺术家本身创作进行糅合，出来新作品广受大众追捧。还有科研人员拿它对古画修复，一些破坏严重、无法凭借人力修补出来残迹部分，GAN就能够依据完整部分色彩、布局等进行相似填充，为保护文化遗产出着大力。也有互联网公司用它制作游戏场景以及人物角色，提高制作游戏效率还增加独特画风了。
创作方法步骤明
那进行GAN生成对抗网络艺术创作要按怎样步骤来？其实吧也没啥太奇巧。
1. 第一步先要组建数据集就是收集各种自己想要内容艺术作品样本包括了绘画、雕刻、摄影这些作品都算。比如说你想用它产生奇幻风格绘画，就要去大量收集奇幻风景、想象生物这些绘画作品图片。
2. 配置编写训练模型方面代码。这里需要涉及对专业的编程语言使用的，就是之类，参考特定开源模型资料配置相应优化参数和网络结构就行。
3. 通过一次次训练直至满意结果，就是把数据集给加载进去到咱们这个编写完成模型里，使得生成器以及判别两器个不断交替“干活较量”。观察损失函数数值在图表中变化来判断合适停止训练指标。
4. 最后一步自然就是拿出满意作品当模型被训练得差不多时，向模型输入一定提示或者随机值那么就能产生各种各样创作艺术作品。
常见问答解疑惑
问问有人肯定要说，“这GAN训练难度高不难？咋应对嘿？”对这个事，你别慌。虽说复杂但难度可以慢慢克服，要多学、这些编程语言还有框架，多参考经典代码例子积累经验就行。还有人会疑惑“GAN创作版权是怎么管理弄的？“现阶段呀还没有完备法律规定存在，从普遍共识理解来讲算法软件编程创建者、训练数据版权所有者这就作品原创者们这几方都和作品版权归属判定有挂钩。
就个人来看我觉得GAN生成对抗网络艺术创作肯定是未来发展的好大趋势。它给艺术家们提供了前所未有的创作途径机遇以及灵感源泉也能满足受众更多新奇艺术消费需求！
