生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由生成器和判别器两个神经网络组成。生成器试图生成逼真的图像，而判别器则试图区分真实图像和生成图像。以下是一个使用 GAN 进行图像生成的案例。

案例概述

在这个案例中，我们使用 GAN 来生成逼真的图像。以下是一些关键步骤：

  • 数据准备：我们收集了一组具有相似特征的图像，作为训练数据。
  • 模型构建：我们构建了一个 GAN 模型，包括生成器和判别器。
  • 训练：我们使用收集到的数据训练 GAN 模型。
  • 生成图像：经过训练后，我们使用生成器生成新的图像。

关键技术

  • 生成器：生成器负责生成新的图像。它通常由多层卷积神经网络组成。
  • 判别器：判别器负责区分真实图像和生成图像。它也是一个卷积神经网络。

案例图片

GAN 图像生成示例

扩展阅读

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