Conditional Generative Adversarial Networks (Conditional GANs, cGANs) 是一种生成模型，它在传统的 GANs 的基础上添加了一个额外的条件输入，以生成更加特定和可控的图像。
主要组成部分
- 生成器 (Generator): 生成器负责生成与条件输入相对应的数据。
- 判别器 (Discriminator): 判别器负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。
- 条件输入: 条件输入可以是标签、类别、文本等，用于指导生成器生成符合特定条件的数据。
工作原理
- 判别器首先对真实数据集和生成器生成的数据进行训练。
- 生成器尝试生成与条件输入相对应的数据，并不断调整其参数以欺骗判别器。
- 判别器不断学习以更好地区分真实数据和生成数据。
应用场景
- 图像生成: 生成特定风格的图像，如艺术作品、动漫角色等。
- 图像编辑: 对现有图像进行编辑，如更换背景、调整颜色等。
- 数据增强: 用于数据集增强，提高模型的泛化能力。
参考资料
更多关于 Conditional GAN 的内容，您可以参考以下链接：
Conditional GAN architecture