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    近日机械之心报道了一项用自注意力GAN（生成对抗网络）为百年旧照上色的项目DeOldify，该项目的目的是为旧照片着色并将其修复，修复效果十分惊艳。

    生成对抗网络是一种无监督学习方法。是一种通过用对抗网络来训练生成模型的构架。它由两个网络组成：用来拟合数据分布的生成网络G，和用来判断输入是否“真实”的判别网络D。在训练过程中，G通过接受一个随机的噪声来尽量模仿训练集中的真实图片去“欺骗”D，而D则尽可能地分辩真实数据和生成网络的输出，从而形成两个网络的博弈过程。理想情况下，博弈的结果会得到一个可以“以假乱真”的生成模型。