生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。本项目旨在探索和实现基于GAN的各种实践应用。

项目内容

  • 基础GAN模型构建
    • 实现经典的GAN模型，如DCGAN、WGAN等。
  • 图像生成
    • 利用GAN生成高质量的图像。
  • 风格迁移
    • 实现风格迁移功能，将一种图像的风格应用到另一种图像上。

技术栈

  • 编程语言: Python
  • 框架: TensorFlow、PyTorch
  • 库: NumPy、PIL

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GAN Model

相关链接

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