生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，它通过训练生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗关系来生成高质量的数据。以下是一些常见的 GAN 应用场景：
常见应用
- 图像生成：GAN 可以用于生成逼真的图像，如图像修复、图像风格转换等。
- 视频生成：通过 GAN，可以生成连续的视频片段，用于视频游戏、动画制作等领域。
- 音频生成：GAN 可以用于生成音乐、语音等音频数据。
- 文本生成：GAN 可以生成文章、诗歌等文本内容。
应用案例
- 艺术创作：GAN 可以用于生成艺术作品，如图画、雕塑等。
- 医学图像：GAN 可以用于医学图像的生成和修复，如CT、MRI等。
- 游戏开发：GAN 可以用于生成游戏中的角色、场景等元素。
GAN 生成艺术作品
深入学习
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