生成对抗网络（GAN）作为深度学习的重要分支，已广泛应用于多个领域。以下是其典型应用场景及案例：

🎨 图像生成与艺术创作

  • DeepFakes：通过面部合成技术实现视频换脸，关键词：DeepFakes_技术
  • 风格迁移：将艺术画作风格应用于普通照片，关键词：Style_Transfer_应用
  • 图像增强：修复老照片或低分辨率图像，关键词：Image_Enhancement_工具
GAN_图像生成

🎮 游戏与虚拟内容

  • 角色设计：自动生成游戏角色模型，关键词：Game_Character_Gen
  • 场景生成：随机生成游戏地图或环境，关键词：Procedural_Environment_Creation
  • 纹理合成：创建高质量虚拟材质，关键词：Texture_Synthesis_技术

🏥 医学图像分析

  • 器官分割：辅助医生定位病灶区域，关键词：Medical_Image_Segmentation
  • 数据增强：扩充有限的医学影像数据集，关键词：Medical_Data_Augmentation
  • 病理预测：通过生成模型分析疾病发展趋势，关键词：Pathology_Prediction_应用
GAN_医学应用

📚 扩展学习资源

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