一个曾被 “卷积网络之父”Yann LeCun（杨立昆）誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一」，是近年来火遍全网，AI 研究者最为关注的深度学习算法方向之一，GAN-- 生成对抗网络。
GAN 的火爆源自于其向世人展示了从无到有、无中生有的神奇过程，在各类应用领域的大放异彩，衍生了相当多 fancy 的应用。
如图像生成 / 修复、超分辨率、图像噪声消除、换装 / 妆、图像风格迁移、文字 / 声音生成等等，覆盖互联网、娱乐、游戏及工业，给枯燥的科研生活带来了前所未有的乐趣，也给平淡的生活画上了色彩。
下面几个火遍全网的应用大家肯定不陌生，而他们的实现都无法离开 GAN 的强大能力。
【视频 / 照片修复】
采用超分、上色、插帧等一系列 GAN 的能力，让你不用学会魔法也可以穿越回 100 年前的北京，感受老北京城的历史气息与人文生活。
查看完整 GitHub 教程及原理：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/master/docs/zh_CN/tutorials/video_restore.md
【超分辨率】
GAN 还可以被用作对图片、视频进行分辨率提升，这不仅可以用于修复老旧的影音材料，在视频通话 / 传输过程中，开发者还可以通过传输低分辨率的影音来降低通话对带宽的需求、提升传输速度，再采用超分的办法将影音在终端进行恢复，可谓巧妙至极。
【AI 换脸】
如让苏大强表达心中之痛，唱起 unravel。
想试试苏大强以外的其他角色么？点击教程链接花式玩转 AI 视频换脸～
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1048840
【人脸生成】
想尝试换脸？又觉得整容费钱伤身？GAN 帮你生成各式各样的人脸，现实的、二次元的通通拿下！
【图像变化】
别眨眼，GAN 可以直接帮你成为 “神笔马良”，随意将真实图像和 “二次元” 图像进行转换。
这么有趣的技术方向，你是否也跃跃欲试，准备赶紧投身 GAN 技术的研究、应用中来，“大 GAN 一场” 呢？
PaddleGAN 特殊兴趣小组 Special Interest Group（SIG）招募！
本次飞桨团队将不同于以往，采用一个独特的方式使更多对 GAN 方向感兴趣的小伙伴更紧密的协作起来，根据大家的实际兴趣和需求来共建 PaddleGAN 飞桨生成对抗网络工具套件～
SIG 这个概念，其实并不是飞桨独创的，它最早于 1961 年被 ACM（Association for Computing Machinery）组织首次提出及使用，国际顶尖开源组织都采用 SIG 的形式，使拥有同样特定兴趣的成员可以共同分享、学习知识或进行项目开发。这些成员不需要在同一国家 / 地区、同一个组织，只要大家志同道合，都可以奔着相同的目标一同学习、工作、玩耍～
PaddleGAN SIG 就是这样一个汇集对 GAN 感兴趣小伙伴们的组织，在这里，有百度飞桨的一线开发人员、有来自世界 500 强的资深工程师、有国内外顶尖高校的学生。
更重磅的，被誉为「程序员里最会画画的作曲家」-- 大谷 Spitzer 独立创作艺术家也成为了 PaddleGAN SIG 的重要成员，而我们开篇所讲的火遍全网的 100 年前老北京城历史生活场景的复原，正是大谷老师应用 GAN 的能力实现的，他也为 PaddleGAN 的能力完善提供了诸多宝贵的建议。
大谷 Spitzer
胡文谷，毕业于 School Of Visual Arts (纽约视觉艺术学院) MFA Computer Art（计算机艺术硕士）专业。旅居纽约的独立艺术家，游戏开发者，自由作曲家。人工智能技术科普自媒体作者，《Eddy 紫》《漫展模拟器》开发者，AI 影片《老北京 100 年影片修复》制作者。
大谷制作的 AI 复原系列广受世人关注，包括《AI 修复百年前老北京》、《AI 复原百年前的时装秀》、《AI 还原的秦代兵马俑》、《他们与天地永存》央视抗战主题五集纪录片 AI 技术修复、《AI 修复首都建设大场面》、《史上首次 AI 还原中国电视史的开端》央视新闻短片合作 AI 技术修复等。
其中，大谷所制作的《AI 修复百年前老北京》视频被央视新闻、人民日报、光明日报等媒体点赞转发，全网超 1000w 网友热议。
除了国际顶尖独立艺术家外，PaddleGAN SIG 中还拥有来自产业界的大神们：
韩杰
GE 研发中心研究员、GE 中国高级工程师，现任创业公司首席工程师。有着丰富的 AI 产业落地经验，主要研究方向为 AI 机器人检测与加工自动化，曾主持多个 DL OCR、Detection、Segmentation 应用在工业场景中的落地项目。
艾梦
网名艾梦，爱做梦爱幻想的程序猿，飞桨深度学习超资深开发者，有『人形自走 Paddle 文档』之称，日常上班码 C++，下班玩 AI。已经基于 PaddleGAN 复现 StyleGAN2、waifu2x 等高质量内容。
还在等什么？欢迎各路大神和开源爱好者们赶紧加入我们，共同探索 AI 为我们带来的贡献吧！
你可以：
- 为 PaddleGAN 直接提供功能模块：如原生基于 Paddle 搭建的模型、转化到 Paddle 的预测模型、数据集、论文、技术教程等等
- 应用已有能力，研发创意性应用：各类主题各类场景各个行业的应用都可以，期待大家将 GAN 在这个世界每一个领域都玩出花～
- 发表学术论文（飞桨团队可直接参与）
