生成对抗网络（GAN）是深度学习领域革命性的技术，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成与风格迁移。以下是核心要点：
核心原理
生成器（Generator）：
从随机噪声中生成数据，目标是让判别器无法分辨其与真实数据的区别 🎨
示例：GAN_生成器架构插示其从噪声到图像的转换过程判别器（Discriminator）：
判断输入数据是真实样本还是生成器的伪造品 🔍
示例：GAN_判别器训练过程展示其如何学习特征区分
应用领域
- 艺术创作：通过风格迁移生成全新图像 🎨
示例：GAN_艺术风格迁移插图 - 数据增强：合成额外训练数据以提升模型泛化能力 🔄
示例：GAN_数据增强示例插图 - 图像修复：填补图像缺失区域 🛠️
示例：GAN_图像修复效果插图
扩展阅读
如需深入实践，可参考 GAN实践教程 学习代码实现与案例分析 📘