生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，常用于图像生成。本文将介绍GAN的基本原理和图像生成过程。
GAN 简介
GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能真实的图像，而判别器的目标是区分生成的图像和真实图像。
GAN 工作原理
- 判别器首先对真实图像进行训练，学习区分真实图像和生成图像。
- 生成器生成假图像，判别器对其进行判断。
- 生成器和判别器同时训练，生成器不断优化生成图像，判别器不断学习区分图像。
图像生成过程
- 初始化生成器和判别器。
- 生成器生成一批随机噪声，通过神经网络转换为图像。
- 判别器判断生成的图像和真实图像。
- 根据判别器的反馈，生成器和判别器进行优化。
- 重复步骤2-4，直至生成器生成的图像足够真实。
实践案例
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