GAN图像生成应用指南 🎨

什么是GAN？

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过生成器与判别器的对抗训练，能够生成高质量的合成图像。其核心思想是让生成器模仿真实数据分布，判别器则学习区分真实与生成图像。

典型应用场景 📊

• 艺术创作 *例如：AI绘画、风格迁移（如梵高风格图像生成）*
• 医学影像 *用于生成合成器官模型或增强CT/MRI图像*
• 时尚设计 *如虚拟服装试穿、面料纹理生成*

实战案例推荐 🔧

1. StyleGAN2
   生成高分辨率人脸图像，可参考 StyleGAN2教程
2. CycleGAN
   实现图像风格转换（如将照片转为油画），详见 CycleGAN文档
3. Deepfakes
   面部换脸技术，注意使用需遵守伦理规范

学习资源 📚

• GAN基础理论详解
• PyTorch实现图像生成
• TensorFlow官方案例

技术要点 ✅

• 数据 preprocessing：标准化与增强
• 损失函数设计：Wasserstein距离 vs 交叉熵
• 训练技巧：梯度惩罚（Gradient Penalty）
• 评估方法：FID分数、人类主观评价

📌 提示：生成图像时请确保符合版权与伦理要求，避免生成敏感或违规内容。