什么是 GAN？
生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器与判别器博弈来生成逼真数据的深度学习模型。它在图像生成、风格迁移等领域表现卓越，是AI创新的重要工具！
经典案例解析
1. 风格迁移 🎨
- 将梵高画作的笔触应用于普通照片
- 使用
Style_Transfer关键词可生成更多艺术风格示例
2. 图像生成 🖼️
- 从随机噪声中生成高质量图像
- 推荐学习路径：/Tutorials/GAN_Overview
3. 数据增强 🧪
- 通过GAN生成合成数据提升模型泛化能力
- 适合用于医学影像、卫星图像等场景
实践建议
- 入门推荐：从DCGAN开始，实现基础图像生成
- 进阶方向：探索CycleGAN进行跨域风格转换
- 工具链：使用TensorFlow/Keras或PyTorch框架
- 扩展阅读：/Tutorials/GAN_Applications
案例扩展
点击 这里 查看GAN基础概念详解，或尝试 Style_Transfer 案例生成艺术图像！