GAN（生成对抗网络）在图像修复领域有着广泛的应用。以下是一个典型的GAN图像修复案例，展示了其强大的图像修复能力。
案例概述
在这个案例中，我们使用GAN技术对一张受损的图像进行修复。原图像由于一些原因（如划痕、褪色等）变得模糊不清，通过GAN技术，我们能够恢复图像的清晰度。
修复前后对比
原图：
原图
修复后：
修复后
技术原理
GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成逼真的图像，而判别器的目标是区分真实图像和生成图像。通过不断训练，生成器会逐渐提高其生成图像的真实度。
应用场景
GAN图像修复技术在以下场景中具有广泛的应用：
- 照片修复：修复老照片、受损照片等。
- 电影后期：修复电影中的模糊、噪点等。
- 医学影像：辅助医生诊断疾病。
扩展阅读
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