欢迎访问 TensorFlow GAN 技术交流专区!这里是开发者分享生成对抗网络(GAN)实践经验和教程的平台。🔍
📚 什么是 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:
- 由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成
- 生成器尝试创造逼真数据,判别器负责辨别真实/虚假
- 广泛应用于图像生成、风格迁移、数据增强等领域
🌐 学习资源
- TensorFlow 官方 GAN 教程(推荐从基础开始)
- GAN 理论进阶指南(包含数学公式推导)
- 实战案例库(查看社区成员的作品)
🧩 常见应用场景
领域 | 示例 |
---|---|
图像生成 | StyleGAN2 演示 |
风格迁移 | 艺术创作案例 |
数据增强 | 医学影像生成 |
📷 视觉化理解
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