生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中的一种重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成高质量的图像。以下是一些 GAN 的示例教程和资源。

GAN 示例教程列表

  1. 生成式对抗网络入门 - 教程链接 这是一个关于 GAN 基础概念的教程，适合初学者。

  2. 使用 TensorFlow 实现基本的 GAN - 教程链接 本教程将指导您如何使用 TensorFlow 框架来构建一个简单的 GAN。

  3. 风格迁移与 GAN - 教程链接 了解如何使用 GAN 进行风格迁移，将一幅图片的风格应用到另一幅图片上。

  4. 条件 GAN (cGAN) 简介 - 教程链接 条件 GAN 是 GAN 的一种变体，它通过添加额外的输入来提高生成图像的质量。

  5. GAN 在图像修复中的应用 - 教程链接 学习如何使用 GAN 进行图像修复，恢复损坏的图像。

相关资源

  • GAN 论文阅读指南 - 链接 阅读并理解 GAN 相关的顶级论文。

  • GAN 开源项目 - 链接 查看一些有趣的 GAN 开源项目，学习如何将 GAN 应用于实际问题。

图片展示

下面是一个使用 GAN 生成的图像示例：

GAN 生成图像