什么是GAN？

GAN（生成对抗网络）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。它包含两个核心部分：

  • 生成器（Generator）：学习生成逼真数据
  • 判别器（Discriminator）：学习区分真实与生成数据

通过双方博弈，最终生成器能创造出高质量的原创艺术作品。🤖

GAN在艺术创作中的应用

  1. 风格迁移
    用GAN将一张普通照片转换为梵高、莫奈等大师的画风
    点击查看风格迁移案例

  2. 图像生成
    根据文字描述生成独特的艺术图像

    GAN艺术生成

  3. 艺术修复
    修复破损或模糊的古典画作，还原细节
    了解更多艺术修复技术

技术原理图解

GAN原理流程图

GAN的核心思想可以用以下公式表示：
生成器 G 试图最大化 log(D_G(z))
判别器 D 试图最小化 log(1 - D_G(z)) + log(D_real(x))

实践案例

通过GAN技术，艺术家可以探索新的创作维度，同时AI也正在重新定义艺术的边界。✨