生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成与风格迁移。以下是其核心应用场景及优势：
📌 典型应用领域
- 图像生成：创作艺术作品、虚拟角色设计
- 数据增强：扩充训练数据集，提升模型泛化能力
- 风格迁移：将油画风格应用于照片（如
油画_风格）
🔍 技术优势
- 无需标注数据，通过无监督学习提取特征
- 支持高分辨率图像生成（如
高清_图像） - 可应用于文本到图像、视频生成等多模态任务
📚 延伸阅读
想深入了解GAN原理？点击此处查看基础教程 📚
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成与风格迁移。以下是其核心应用场景及优势：
油画_风格） 高清_图像） 想深入了解GAN原理？点击此处查看基础教程 📚