人工智能应用- 材料微观：06.3SliceGAN 三维重构

2021 年 3 月，《自然·机器智能》杂志发表了一篇论文，提出了一种名为 SliceGAN 的深度学习模型，它能够利用二维图像重构出材料的三维微观结构。SliceGAN 采用生成对抗网络（GAN），并针对三维重构的关键问题进行了改进，成功解决了二维观测图像与三维微观结构之间的维度不匹配问题。

图:生成对抗网络（GAN）示意图

在GAN 模型中，生成器（G）负责生成图片，判别器（D）则判断这些图片是真实的还是生成的。训练过程中，生成器不断改进生成图片的能力，而判别器则不断提升辨别真伪的能力，最终使得生成器能够生成让判别器真假难辨的逼真图片。