GAN进阶教程：人脸生成技术 🎨

什么是GAN？

生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成逼真图像的深度学习模型。它包含生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个网络，通过博弈过程学习数据分布。

高级GAN技术

1. Style GAN
   通过风格迁移技术生成高质量人脸图像

   [点击查看Style GAN实现案例](/tutorials/style-gan-implementation)

2. Conditional GAN
   利用条件向量控制生成图像特征

   

3. CycleGAN
   无需配对数据的人脸风格转换方法

   [了解更多CycleGAN应用](/tutorials/cyclegan-applications)

实践工具推荐

• 🛠️ TensorFlow 框架实现
• 🛠️ PyTorch 框架实现
• 📚 GANs in Action 书籍学习

扩展阅读

深入理解GAN的损失函数
人脸数据集推荐
生成图像质量评估方法