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这条公式是理解 WGAN 的关键之一，我们来 逐步展开解释这个 Wasserstein-1 距离的定义：

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🎯 公式写法

我们写得更清晰一点：

$$W(P_r,P_g)=\underset{\gamma \in \Pi (P_r,P_g)}{\inf }{\mathbb{E}}_{(x,y)\sim \gamma }\left[\Vert x-y\Vert \right]$$

其中：

• $P_r$ 是真实数据的分布（real distribution）
• $P_g$ 是生成器生成的数据分布（generator distribution）
• $\gamma$ 是连接 $P_r$ 和 $P_g$ 的联合分布
• $\Pi (P_r,P_g)$ 表示所有边缘分布分别是 $P_r$ 和 $P_g$ 的联合分布集合
• $\Vert x-y\Vert$ 表示 $x$ 和 $y$ 之间的距离（通常是 L2 范数）

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🧠 直观理解

🌍 地球搬运工距离（Earth Mover’s Distance）

假设你是一个工头，要把一堆土（生成数据 $P_g$）“搬运”成另一堆土（真实数据 $P_r$）。

• 每铲土从位置 $y$ 搬到 $x$，你要付出的成本是 $\Vert x-y\Vert$
• 你要设计一种“搬法” $\gamma$，告诉你从哪搬到哪、搬多少（这就是联合分布）
• 目标：在所有可能搬法 $\gamma$ 中找到一种搬运成本最小的，称为 Wasserstein 距离

🚚 数学语言说人话：

• “$\gamma$” 就是 “我从生成样本 $y$ 搬多少到真实样本 $x$”
• “$\Vert x-y\Vert$” 是每一笔运输的成本
• “${\mathbb{E}}_{(x,y)\sim \gamma }[\Vert x-y\Vert ]$” 是所有搬运路线的总平均成本
• “$\inf$” 表示在所有搬运方案中找最优那一个

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💡 举个简单的例子（离散情况）

假设我们有两个分布（都是只有三个点）：

• $P_r$: 在 $x=1,3,5$ 上各有 $1/3$ 概率
• $P_g$: 在 $x=2,4,6$ 上各有 $1/3$ 概率

为了“把 $P_g$ 搬成 $P_r$”，你可以选择这样搬：

• 把 $2$ 搬到 $1$ （距离 1）
• 把 $4$ 搬到 $3$ （距离 1）
• 把 $6$ 搬到 $5$ （距离 1）

总成本是 $3\times \frac{1}{3}\times 1=1$

于是 $W(P_r,P_g)=1$

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🔍 为什么这对 GAN 很有用？

传统的 GAN 使用 JS 散度，它在分布没重叠时为常数，不能提供梯度。而 Wasserstein 距离：

• 始终是连续、可微的
• 即使分布没重叠，也能反映它们“有多远”
• 所以训练更加稳定、易于收敛

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✅ 总结一句话

Wasserstein 距离衡量的是“在最优搬运策略下，把一个分布变成另一个分布所需的最小平均代价”。

它是真正意义上能“感知分布距离”的度量，所以被 WGAN 用来替代 JS 散度，从而解决原始 GAN 的不稳定问题。