欢迎来到GAN图像生成实践指南！以下是几个经典项目和学习路径，助你快速入门：

1. 常见GAN项目实践

  • DeepFakes
    人脸换脸技术，需注意伦理使用

    Deep_Fakes

  • CycleGAN
    非对称图像风格迁移（如油画/素描转换）

    CycleGAN_Image_Translation

  • StyleGAN2
    高质量人脸生成与属性编辑

    StyleGAN2_Artistic_Creation

  • VAEGAN
    基于变分自编码器的图像生成与重建

    VAEGAN_Reconstruction

  • Pix2Pix
    有条件图像生成（如地图转图片）

    Pix2Pix_Image_Transformation

2. 学习资源

3. 技术要点

模型 特点 应用场景
GAN 生成对抗网络 数据增强、艺术创作
VAE 变分自编码器 生成模型、潜在空间探索
Diffusion 扩散模型 高分辨率图像生成

💡 提示：实践时建议从简单项目开始，如使用TensorFlow或PyTorch框架实现基础GAN结构，再逐步进阶到复杂模型。

本教程遵循中国大陆地区政策，所有示例均用于合法学术研究与技术探索。