1. 进阶概念解析

  • 判别器优化：使用更复杂的网络结构（如DCGAN中的卷积层）提升判别能力
    判别器优化
  • 生成器创新：尝试条件生成对抗网络（cGAN）实现可控图像生成
    生成器创新
  • 损失函数改进：引入Wasserstein距离（WGAN）解决梯度消失问题
    损失函数改进

2. 实战技巧

  • 使用TensorFlow或PyTorch框架实现更高效的训练流程
  • 尝试风格迁移（StyleGAN）生成艺术化图像
    风格迁移
  • 探索CycleGAN在图像风格转换中的应用
    CycleGAN

3. 扩展学习

如需深入了解GAN的最新进展，可访问：
GAN进阶研究指南
或探索相关应用案例：
AI图像生成实践