生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一项重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来学习数据的分布。以下是关于 GAN 基本原理的简要介绍。
1. GAN 的工作原理
GAN 由两部分组成：生成器和判别器。
- 生成器：其目标是生成尽可能接近真实数据的假数据。
- 判别器：其目标是区分真实数据和生成器生成的假数据。
两个网络在训练过程中不断对抗，生成器努力欺骗判别器，而判别器则努力识别假数据。
2. GAN 的应用
GAN 在多个领域都有广泛的应用，包括：
- 图像生成：生成逼真的图像、视频或3D模型。
- 图像编辑：修复图像中的损坏部分或修改图像内容。
- 风格迁移：将一种艺术风格应用到另一张图像上。
- 数据增强：生成新的数据样本以用于训练模型。
3. 本站链接
了解更多关于 GAN 的知识，请访问GAN 深度学习教程。
4. 图片示例
生成图像
中心位置是一个由 GAN 生成的图像，展示了其强大的图像生成能力。
图像编辑
以下是使用 GAN 对图像进行编辑的示例。
风格迁移
这个例子展示了如何将梵高的画风应用到另一张图像上。