生成对抗网络(GAN)是深度学习中一个热门的研究领域,它通过模拟对抗过程来训练模型。以下是一些关于 GAN 项目的挑战和机遇:

  • 技术挑战

    • 模式稳定性:GAN 容易陷入局部最优,导致模型不稳定。
    • 模式坍缩:当训练数据量不足时,GAN 可能会出现模式坍缩的问题。
    • 计算复杂度:GAN 的训练过程通常需要大量的计算资源。
  • 应用领域

    • 图像生成:利用 GAN 生成逼真的图像,如图像修复、图像超分辨率等。
    • 视频生成:生成逼真的视频,如图像序列生成、视频风格迁移等。
    • 自然语言处理:生成高质量的文本,如图像描述生成、机器翻译等。
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    GAN 模型