ai_tutorials/gan_architectures

🧠 GAN 架构详解：从基础到进阶

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过博弈过程生成高质量数据。其核心思想是让生成器模仿真实数据分布，判别器则学习区分真实与生成数据。

主流 GAN 架构

1. DCGAN（深度卷积生成对抗网络）

   • 使用卷积层和反卷积层提升图像生成效果
   • 引入批量规范化（Batch Normalization）稳定训练
   - 适用场景：图像生成、风格迁移 - [点击了解 DCGAN 实现细节](/ai_tutorials/gan_introduction)

2. StyleGAN（风格生成对抗网络）

   • 通过风格迁移实现高质量人脸生成
   • 引入中間層風格控制（Intermediate Layer Mapping）
   - 优势：生成图像细节丰富，支持渐进式训练 - [探索 StyleGAN 的艺术创作潜力](/ai_tutorials/generative_models)

3. CycleGAN（循环生成对抗网络）

   • 支持跨域图像转换（如照片→素描）
   • 通过循环一致性损失（Cycle Consistency Loss）保持结构相似性
   - 应用：图像风格迁移、数据增强 - [学习 CycleGAN 的实战案例](/ai_tutorials/gan_applications)

架构选择指南

• 入门推荐：从 DCGAN 开始，理解基础原理
• 进阶方向：尝试 StyleGAN 掌握风格控制技巧
• 创新实践：研究 CycleGAN 实现跨域转换
• 获取更多 GAN 相关资源