1. 初始阶段：艺术家和鉴赏家水平都不高。
艺术家画的画不真实，鉴赏家也很随意马虎被欺骗。

2. 逐步提升：通过不断的比赛，艺术家和鉴赏家相互促进。
每当鉴赏家成功识别出假的画作，艺术家就会调度自己的画法，让下一次的画作更逼真。
同样，每当鉴赏家无法识别出假的画作，他也会改进自己的鉴别技巧。

3. 终极阶段：经由多次演习后，艺术家的画作变得非常逼真，险些可以以假乱真。
而鉴赏家的鉴别能力也变得非常强，能识别出最细微的假造痕迹。

天生器（艺术家）：学习如何天生逼真的数据。

判别器（鉴赏家）：学习如何区分真实数据和天生数据。

在实际的人工智能运用中，天生器和判别器是两个神经网络。
天生器的目标是天生看起来像真实数据的数据，而判别器的目标是区分真实数据和天生数据。
通过这两个网络的对抗演习，天生器可以天生非常逼真的图像、音频等数据。

例如，GAN 可以用来天生超现实的图像、改进图像质量、图像修复以及图像风格转换、天生特定目标的分子构造等任务。

当然天生对抗网络（GAN）在药物创造中的运用也展示了其强大的天生能力，特殊是在天生具有特定和多重生物活性的分子方面。
通过结合前辈的神经网络架构、多目标优化技能和化学约束条件，GAN可以天生具有潜在药物活性的化合物，加速药物创造过程，降落研发本钱。
随着技能的不断进步，GAN在制药领域的运用前景将更加广阔。

GAN自从由Ian Goodfellow等人于2014年提出以来，已经发展出许多变种…真的是许多变种和改进版本。
这些变种旨在办理原始GAN模型的一些缺陷，改进演习稳定性、天生质量以及运用范围。
以下是一些…大概也便是60个常见的GAN变种及其特点：

1. DCGAN (Deep Convolutional GAN)

特点：DCGAN是将卷积神经网络（CNN）运用于GAN的一种变种。
天生器和判别器都利用深层卷积网络来处理图像数据。

优点：通过利用卷积层，DCGAN能够更好地捕捉图像的空间特性，提高天生图像的质量和分辨率。

运用：DCGAN广泛运用于图像天生和图像修复等任务中。

引用：Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. (2015). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1511.06434.

2. LSGAN (Least Squares GAN)

特点：LSGAN利用均方偏差（MSE）代替传统GAN中的交叉熵丢失函数。
天生器和判别器的丢失函数分别为：

判别器丢失：( L_D = \frac{1}{2} \mathbb{E}{x \sim p{data}(x)} [(D(x) - 1)^2] + \frac{1}{2} \mathbb{E}{z \sim p{z}(z)} [D(G(z))^2] )

天生器丢失：( L_G = \frac{1}{2} \mathbb{E}{z \sim p{z}(z)} [(D(G(z)) - 1)^2] )

优点：通过利用均方偏差，LSGAN能够减少演习不稳定性和模式崩溃征象，提高天生样本的质量。

运用：LSGAN适用于图像天生、图像到图像的转换等任务。

引用：Mao, X., Li, Q., Xie, H., Lau, R. Y., Wang, Z., & Smolley, S. P. (2016). Least Squares Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1611.04076.

3. WGAN (Wasserstein GAN)

特点：WGAN引入了Wasserstein间隔（又称地球移动间隔）来度量天生分布与真实分布之间的差异，替代了传统的JS散度。
WGAN引入了权重裁剪技能来保持1-Lipschitz连续性。

优点：WGAN显著提高了GAN的演习稳定性，减少了模式崩溃征象。

运用：WGAN广泛运用于图像天生、文本天生等任务。

引用：Arjovsky, M., Chintala, S., & Bottou, L. (2017). Wasserstein GAN. arXiv preprint arXiv:1701.07875.

4. WGAN-GP (WGAN with Gradient Penalty)

特点：WGAN-GP改进了WGAN中的权重裁剪方法，采取梯度惩罚技能来担保1-Lipschitz连续性。

优点：通过梯度惩罚，WGAN-GP进一步提高了演习稳定性和天生样本的质量，避免了权重裁剪带来的问题。

运用：WGAN-GP广泛运用于高质量图像天生、***天生等任务。

引用：Gulrajani, I., Ahmed, F., Arjovsky, M., Dumoulin, V., & Courville, A. (2017). Improved Training of Wasserstein GANs. arXiv preprint arXiv:1704.00028.

5. ACGAN (Auxiliary Classifier GAN)

特点：ACGAN通过在天生器和判别器中加入赞助分类器，使得天生器不仅天生逼真的样本，还能天生具有特定种别标签的样本。
判别器不仅判断样本真假，还要预测样本的种别。

优点：通过加入赞助分类器，ACGAN可以天生具有明确种别标签的样本，提高了天生样本的多样性和质量。

运用：ACGAN广泛运用于图像天生、数据增强等任务，尤实在用于须要天生具有特定类别的样本场景。

引用：Odena, A., Olah, C., & Shlens, J. (2017). Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs. arXiv preprint arXiv:1610.09585.

6. CycleGAN

特点：CycleGAN用于无监督的图像到图像的转换任务。
通过引入循环同等性丢失（cycle consistency loss），CycleGAN能够在没有成对演习数据的情形下进行图像风格转换。

优点：CycleGAN不须要成对的演习数据，可以在两种图像域之间进行高质量的转换，如将白天的照片转换为夜晚的照片，或将马的照片转换为斑马的照片。

运用：CycleGAN广泛运用于图像风格转换、图像修复、图像增强等任务。

引用：Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1703.10593.

7. BigGAN

特点：BigGAN通过增加模型规模和演习数据量，显著提高了天生图像的质量。
BigGAN在天生器和判别器中利用了更多的卷积层和更大的模型容量。

优点：通过利用更大的模型和更多的数据，BigGAN可以天生高分辨率、高质量的图像，达到了目前最好的天生效果之一。

运用：BigGAN广泛运用于高质量图像天生、大规模数据增强等任务。

引用：Brock, A., Donahue, J., & Simonyan, K. (2018). Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis. arXiv preprint arXiv:1809.11096.

8. StyleGAN

特点：StyleGAN通过引入样式转移技能，将天生器的输入分为样式（style）和随机噪声，从而实现对天生图像风格的细粒度掌握。
StyleGAN还引入了渐进式成长技能（progressive growing），逐步增加天生图像的分辨率。

优点：StyleGAN能够天生具有细致风格掌握的高质量图像，办理了传统GAN在风格和细节掌握方面的不敷。

运用：StyleGAN广泛运用于高质量图像天生、面部图像天生、风格迁移等任务。
其天生的图像在细节和风格方面具有高度的可控性和真实性。

引用：Karras, T., Laine, S., & Aila, T. (2018). A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1812.04948.

9. SAGAN (Self-Attention GAN)

特点：SAGAN引入了自把稳力机制（self-attention mechanism）和谱归一化（spectral normalization）技能，使天生器和判别器能够更好地捕捉长间隔依赖关系和全局特色。

优点：通过自把稳力机制，SAGAN可以天生更加同等和折衷的图像细节，提高图像天生质量，特殊是在大尺度图像天生方面表现突出。

运用：SAGAN适用于高分辨率图像天生、***天生等须要捕捉全局特色的