什么是 GAN？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。它包含两个核心网络：
- 生成器：学习从随机噪声生成逼真数据
- 判别器：学习区分真实数据与生成数据
这两个网络通过博弈过程不断优化，最终达到生成高质量数据的目的。📊
GAN 的典型应用场景
1. 图像生成 🖼️
- 可生成艺术创作（如动漫角色、风景画）
- 用于虚拟偶像设计（点击查看完整教程）
- 医疗图像合成（如CT/MRI数据增强）
2. 风格迁移 🌀
- 将梵高风格迁移到普通照片（点击查看实战案例）
- 文字到图像的转换
- 光线风格化处理
3. 数据增强 🔄
- 为训练集生成多样化样本
- 增强小样本数据集的泛化能力
- 医学影像的合成增强
4. 视频生成 🎬
- 从单帧生成动态视频内容
- 3D场景重建
- 动作序列模拟
GAN 技术扩展
建议进一步学习：