生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它通过两个神经网络（生成器和判别器）相互竞争，从而学习生成逼真的数据。在视频生成领域，GAN 已经展现出巨大的潜力。
GAN 视频生成技术原理
- 生成器（Generator）：试图生成新的数据样本，使其尽可能接近真实数据。
- 判别器（Discriminator）：试图判断输入的数据是来自真实样本还是生成器生成的样本。
- 对抗训练：生成器和判别器不断相互对抗，生成器试图生成更难以被判别器识别的样本，而判别器则试图提高识别能力。
应用场景
- 视频剪辑：自动生成视频剪辑，例如从长视频中提取精彩片段。
- 动画制作：用于动画角色的生成和动作捕捉。
- 视频修复：修复损坏的视频，恢复视频的清晰度。
相关资源
想要了解更多关于 GAN 视频生成技术的知识，可以阅读以下资源：
GAN 模型架构图