生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的生成模型，常用于图像生成、数据增强等领域。以下是一些关于GAN的基础知识和应用实例。

GAN简介

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尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。两者相互对抗，共同学习。

GAN应用

图像生成

GAN在图像生成方面有着广泛的应用，例如：

  • 人脸生成：生成逼真的人脸图像。
  • 风景生成：生成各种风格的风景图像。
  • 图像修复：修复损坏的图像。

人脸生成

数据增强

GAN还可以用于数据增强，例如：

  • 图像风格转换：将一张图像转换为另一种风格。
  • 图像超分辨率：提高图像的分辨率。

图像风格转换

扩展阅读

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