什么是GAN？
生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）博弈来生成逼真图像的深度学习模型。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图像，最终达到平衡状态。
实际应用案例 🎨
风格迁移
- 将一张普通照片转换为梵高或莫奈的画风
- 示例：AI艺术风格迁移教程
数据增强
- 通过GAN生成额外训练数据，提升模型泛化能力
- 例如：GAN在计算机视觉中的应用
艺术创作
- 生成抽象艺术或人脸图像
- 拓展阅读：AI生成艺术案例库
简易实现流程 🔧
- 步骤1：准备训练数据（如CIFAR-10）
- 步骤2：构建生成器与判别器网络
- 步骤3：定义损失函数并训练模型
- 步骤4：生成并保存结果
常见问题解答 ❓
- 生成图像质量差？检查判别器是否过于强大
- 训练不稳定？尝试调整学习率或使用Wasserstein GAN
- 如需更深入理解，可阅读：GAN数学原理详解
通过实践GAN，你将掌握如何让AI创作出令人惊叹的图像！🌟