生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种强大的模型，它通过训练生成器和判别器来生成逼真的数据。以下是一些常见的 GAN 架构：

  • 原始 GAN (GAN): 这是 GAN 的基础架构，由 Ian Goodfellow 等人提出。
  • WGAN: 为了解决 GAN 的训练不稳定问题，Wasserstein GAN 应运而生。
  • LSGAN: 通过最小化生成器与判别器之间的损失来提高生成质量。
  • CycleGAN: 用于处理不同域之间的图像转换问题。
  • StyleGAN: 一种能够生成高分辨率、高质量图像的 GAN 架构。

GAN 架构示意图

更多关于 GAN 架构的详细内容，请参考 GAN 深度学习教程。

GAN 应用场景

GANs 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像生成: 生成逼真的图像、视频、动画等。
  • 图像修复: 修复损坏的图像、去除图像中的噪声等。
  • 风格迁移: 将一种艺术风格应用到另一张图像上。
  • 数据增强: 通过生成新的数据来增强训练数据集。

风格迁移示例

希望这些信息能帮助您更好地理解 GAN 架构及其应用。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。