GAN图像生成实践教程 🎨

什么是生成对抗网络（GAN）？

GAN是由Goodfellow等人提出的深度学习框架，通过生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程，实现从随机噪声到高质量图像的生成。

实践步骤指南

1. 环境准备
   安装Python 3.8+及依赖库：

   pip install tensorflow==2.10 keras
   

2. 数据集选择
   推荐使用MNIST手写数字或CIFAR-10彩色图像进行入门实践

   

3. 模型构建

   • 生成器：使用Dense层和Reshape层构建生成网络
   • 判别器：采用Conv2D层实现图像判别功能
   • 损失函数：交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）

4. 训练技巧

   • 使用Adam优化器调节学习率
   • 添加BatchNormalization加速收敛
   • 监控FID分数评估生成质量

扩展阅读

想深入了解GAN的理论基础？可参考：
/tutorials/deep_learning/gan_image_generation_tutorial