生成对抗网络（GAN）自提出以来，衍生出多种改进版本，以下是主流变体及其特点：
1. Style GAN 🎨
- 通过风格迁移技术生成高质量图像
- 使用潜在空间解耦实现可控生成
- 点击查看Style GAN详细教程
2. Cycle GAN 🔁
- 支持无监督图像到图像的转换
- 通过循环一致性损失保持结构特征
- 应用于图像风格转换与数据增强
3. GANs with Conditional Inputs 📌
- 引入条件信息（如类别标签、文本描述）
- 实现定向生成与更精细的控制
- 扩展阅读：条件GAN实现原理
4. Progressive GAN 📈
- 逐步增加图像分辨率进行训练
- 支持从低分辨率到高分辨率的渐进生成
- 点击查看Progressive GAN实践指南
5. Other Variants 🌐
- Wasserstein GAN (WGAN)：改进梯度消失问题
- Conditional GAN (cGAN)：结合条件信息的生成方法
- GAN with Reinforcement Learning：引入强化学习优化生成质量
- SAGAN：结合自注意力机制的变体
如需深入学习GAN变体的实现细节，可参考深度学习基础教程获取更多资源。