生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是深度学习领域的一项革命性技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是通过生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程，使模型能够生成高质量的数据。

GAN 的核心组件

  • 生成器：负责从随机噪声中生成逼真的数据，如图像、文本等
    生成器
  • 判别器：判断输入数据是真实还是生成的，类似“假货检测器”
    判别器
  • 对抗过程：生成器与判别器通过不断迭代优化，最终达到纳什均衡

GAN 的典型应用场景

  • 图像生成：如StyleGAN生成高分辨率人脸
    StyleGAN
  • 数据增强：通过生成额外数据提升模型泛化能力
  • 风格迁移：将一种艺术风格应用到另一幅图像上
  • 图像修复：自动填补图像中的缺失区域

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📌 注意：GAN技术仍在快速发展中，建议关注最新论文与实践案例以获取前沿视角。