概述
生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的重要突破，通过生成器与判别器的博弈实现高质量图像生成。其核心思想是让模型学习数据分布，从而创造出逼真的图像内容。
技术原理
- 生成器：负责从随机噪声中生成图像，目标是让生成的图像尽可能接近真实数据
- 判别器：用于判断图像是否为真实数据，通过反馈优化生成器性能
- 训练过程：两者通过博弈达到纳什均衡，最终生成器可输出高质量图像
应用案例
- 艺术创作：AI生成艺术作品，如风格迁移、抽象画创作
- 医学影像：生成合成图像用于数据增强与疾病研究
- 时尚设计：虚拟服装生成与搭配推荐
社区资源
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