生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一项突破性技术，通过生成器与判别器的博弈实现高质量图像生成。以下是关键要点：
1. 技术原理
- 生成器（Generator）：学习数据分布，将随机噪声转化为逼真图像
- 判别器（Discriminator）：判断输入图像是否为真实数据
- 🔄 训练过程：通过最小化生成器损失、最大化判别器准确率进行优化
- 📌 核心目标：使生成器能够创造与真实数据难以区分的图像
2. 典型应用场景
- ✨ 艺术创作：生成风格化图像（如油画、水墨画）
- 🧪 数据增强：合成训练数据用于模型训练
- 📊 医学影像：生成高分辨率病理切片辅助诊断
- 🌐 跨领域迁移：如将文本转换为图像（Text-to-Image）
3. 扩展阅读
想深入了解GAN的数学推导或最新进展？可以访问：
案例一：GAN基础理论详解
案例三：StyleGAN在面部生成中的实践
4. 示例图片
如需进一步探索GAN在具体场景的应用，可点击此处查看StyleGAN的实战案例。