利用GAN网络进行文本到图像翻译及多模态匹配

1.数据缺失

与鼎鼎大名的Photoshop一样，GAN可以实现内容识别填充，2016年arXiv上名为基于感知和语境损失的图像语义修补的文章（Semantie Image Inpainting with Perceptual and Contextual Losses）提出了一种图像补全并解决数据缺失（missing data）问题的方法。

此外，用GAN可以实现半监督学习，论文Semi－Supervised Learning with Generative Adversarial Networks结合生式对抗网络（GAN）和半监督学习优势，通过强制判别器输出类别标签，产生更加高质量的样本。

2.多标签预测

利用GAN可以对数据样本分布规律进行学习，并完成真实数据和生成数据的判断，同时可以结合样本类别进行多标签预测，例如，通过海量数据的学习，可以做人物头像预测和视频中下一帧数据预测。(www.xing528.com)

3.图像检索

GAN可以从图像档案、商标中学习相应特征，进而完成图像检索搜索，例如，在海洋史档案Prize Papers中的图像检索应用。

4.文本到图像翻译

利用文本到图像翻译的GAN网络，可以实现自然语言中的文本生成图像，同时还可以模拟真实数据之间的本质关联，分析单样本与多个图像之间的多模态匹配问题。