🧠 GAN在计算机视觉中的应用教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域革命性的技术，广泛应用于图像生成、风格迁移、图像修复等计算机视觉任务。以下是核心知识点整理：

🧩 基本原理

• 生成器（Generator）：学习数据分布，生成逼真图像
  
  

  生成对抗网络_示意图
• 判别器（Discriminator）：判断输入图像是否为真实数据
• 对抗训练：通过博弈过程优化生成器与判别器

🖼️ 典型应用场景

1. 图像生成
   
   

   gan_图像生成
   
   通过随机噪声生成全新图像（如人脸、风景）
2. 风格迁移
   
   

   gan_风格迁移
   
   将艺术风格迁移到普通图像（如梵高风格）
3. 图像修复
   
   

   gan_图像修复
   
   自动补全缺失图像区域（如去噪、补全）

📚 学习路径建议

• 基础入门：GAN原理详解
• 进阶实践：使用TensorFlow实现GAN
• 高级应用：GAN在图像超分辨率中的研究

🧠 扩展思考

• GAN训练中的常见问题：模式崩溃、收敛困难
• 现代变体：StyleGAN、CycleGAN、ProGAN
• 伦理考量：生成内容的版权与真实性验证

通过持续学习与实践，您将掌握GAN在计算机视觉中的核心技能！🌱