天生对抗网络有两个主角-天生器和判别器。两者经由不断对抗而让双方持续进步的过程， 这就称为对抗式学习。经由这个过程天生器能通过学习后拥有创造出有自己风格的作品的能力，这便是天生模型的中央思想。
趣解--天生对抗网络学习流程[1]本段以上文中的故事为切入点讲解对应天生对抗网络的实现思想和流程。
故事中两个主人公小明和小华都是从零开始学习漫画的创作和鉴赏，个中小明是天生者，小华是判别者。
最初,一个不会画另一个也不会欣赏,更别说做判别了。怎么办呢？难不成要给他们办个培训班？不，当然不须要。难道就不能像金庸师长西席笔下描述的那样？一对神仙眷侣，一人操琴一人起舞。常此以往，操琴的人技艺提升了，舞蹈的人也随着音乐的提升舞蹈水平也提升，反之舞蹈人水平提升也会使得操琴人技艺提升。
接下来便是天生式对抗网络思想和流程的核心：
1、先分别给小华看一些专业漫画家和小明的作品，并且事先奉告小华，哪些是专业的作品（好的作品），哪些是小明的作品（暂时还不好的作品）。一贯反复这样的学习过程，小华便会逐渐节制一些鉴赏漫画作品的能力。
2、然后，小明在此时再将自己新创作的作品交予小华判断，小华在目前已具有的鉴赏能力下给予小明评判。小华会根据作品中的一些特色来给作品打分，比如，按眼睛大小打分，眼睛越大越圆分数越高。
图片来源：https://arxiv.org/pdf/1708.05509.pdf
3、小华打完分后，将结果反馈给小明。此时小明就会针对自己的作品的高低分来决定自己下一步该怎么优化自己的作品。小明根据上一次得到的启迪重新画了一些作品（都是具有大眼的二次元妹子）给小华去评判。
4、此时小华现有的鉴赏水平已经不敷以分辨出作品的好坏。因此又仔细端详专业漫画家和小明的作品，又学习到漫画人物的脸型轮廓也是一个用来判断的特色，小华就依据脸型特色来打分。于是，瓜子脸妥妥的拿高分，国字脸妥妥的低分。做完评判后，又将结果反馈给小明。小明又会依据新的标准去提升自己的绘画水平。而小华也在此过程中提升了自己的鉴赏水平。
5、终极，小明已经能够画出像专业漫画家一样精良的漫画了，而小华也成为漫画鉴赏大师。
以上便是最大略的天生式对抗网络的中央思想和流程。将上述过程通过数理办法简化为算法就形成了如今AI领域十分红火的天生式对抗学习模型。
天生对抗网络运作模式
扩展--有名的天生式对抗网络有时，我们想掌握模型天生的结果，例如，想让模型天生穿短裙、腿袜的二次元漫画人物。大略的天生式对抗网络显然是做不到的。在模型的输入端放入一些条件指令，使得结果符合我们希望的方向。以是条件式天生对抗网络就应运而生。
条件式天生对抗网络
天生对抗网络运用[2]目前天生式对抗网络已经被广泛运用于图像处理领域，由该网络天生的图像几可乱真。以下漫画人物便是由该模型天生。
天生式对抗网络天生漫画人物
下面这组图片你能分辨出来哪个是由模型天生的吗？最右边的照片是模型天生的，怎么样？辨别不出来吧！
我们可以经由调控给定的条件信息数值，让天生式对抗类神经网络模型产生对应的结果。前段韶光火爆抖音的变老变胖殊效和快手的光阴机殊效就运用了条件式天生对抗网络。[3]
抖音光阴机殊效 来源：品略
参考资料[1]https://arxiv.org/abs/1809.11096
[2]https://arxiv.org/pdf/1708.05509.pdf
https://arxiv.org/pdf/1711.11585.pdf
[3]品略--被抖友安利了 x 次的“变老” App，不玩都不好意思 ~