生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于图像生成、数据增强和风格迁移等领域。以下是一些关于 GAN 的案例教程，可以帮助你更好地理解和应用 GAN。

案例一：MNIST 数字生成

在这个案例中，我们将使用 GAN 来生成手写数字的图像。

  • 步骤一：导入必要的库和 MNIST 数据集。
  • 步骤二：定义生成器和判别器模型。
  • 步骤三：训练 GAN 模型。
  • 步骤四：生成新的手写数字图像。

更多详细步骤，请参考本站 MNIST GAN 教程。

案例二：图像风格迁移

图像风格迁移可以将一张图片的风格应用到另一张图片上，创造出独特的视觉效果。

  • 步骤一：导入必要的库和预训练模型。
  • 步骤二：加载输入图像和目标风格图像。
  • 步骤三：定义风格迁移模型。
  • 步骤四：应用风格迁移。

想要了解更多信息，请访问图像风格迁移教程。

案例三：人脸生成

使用 GAN 可以生成逼真的人脸图像。

  • 步骤一：导入必要的库和 CelebA 数据集。
  • 步骤二：定义生成器和判别器模型。
  • 步骤三：训练 GAN 模型。
  • 步骤四：生成人脸图像。

完整的教程请见人脸生成教程。

在学习和应用 GAN 的过程中，可能会遇到各种问题。欢迎在社区论坛中提问和讨论。

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希望这些案例教程能够帮助你更好地理解和应用 GAN 技术。