深度学习中的GAN图像生成教程

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，用于生成逼真的图像。本文将介绍GAN图像生成的基本原理和应用。

基本原理

GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成与真实图像相似的图像，而判别器的目标是区分真实图像和生成图像。

1. 生成器：接收随机噪声作为输入，并生成图像。
2. 判别器：接收真实图像或生成图像作为输入，并判断图像的真伪。

应用

GAN在图像生成领域有许多应用，例如：

• 艺术创作：利用GAN生成独特的艺术作品。
• 视频游戏：生成逼真的游戏角色和场景。
• 医学影像：辅助医生诊断疾病。

示例代码

以下是一个简单的GAN图像生成示例：

# 生成器
class Generator(nn.Module):
    # ...（省略具体实现）

# 判别器
class Discriminator(nn.Module):
    # ...（省略具体实现）

# 训练GAN
# ...（省略具体实现）

扩展阅读

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