GAN 变体教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个重要分支，下面介绍几种常见的 GAN 变体及其应用。

常见 GAN 变体

1. WGAN (WatermarkGAN)

   • WGAN 是对原始 GAN 的改进，通过引入 Wasserstein 距离来提高训练的稳定性。
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     WGAN

2. CycleGAN

   • CycleGAN 可以学习从一个域到另一个域的映射，常用于图像风格转换和跨域图像生成。
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     CycleGAN

3. StyleGAN

   • StyleGAN 是一种基于 StyleGAN 的网络结构，可以生成具有高度真实感的图像。
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     StyleGAN

4. InfoGAN

   • InfoGAN 通过学习潜在空间中的信息来生成图像，可以提取图像中的有用信息。
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     InfoGAN

扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：

• GAN 简介
• GAN 应用案例