什么是GAN？
生成式对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成逼真图像的深度学习技术。其核心思想是让生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个网络相互博弈，最终达到生成高质量图像的目的。
基本原理 🧠
- 生成器：学习从随机噪声生成图像，目标是让判别器无法分辨真假
- 判别器：判断输入图像是否为真实数据，输出概率值
- ⚖️ 对抗过程：生成器试图欺骗判别器，判别器则努力识别伪造，形成动态平衡
实践应用 🌟
GAN可应用于：
- 🎨 艺术创作（如风格迁移）
- 📸 人脸生成与修复
- 🧪 数据增强（生成合成数据）
- 🛠️ 图像超分辨率重建
扩展学习 📚
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