生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的博弈机制，已在多个领域展现出强大潜力。以下是其典型应用场景：
1. 图像生成 🖼️
GAN可生成高质量图像，例如：
- 风景画生成（如山川、日出等）
- 人脸合成（需注意伦理合规）
- 虚拟角色设计
2. 风格迁移 🎨
将艺术风格应用于普通图像，例如：
- 梵高星空风格
- 日本浮世绘风格
- 摄影调色风格
3. 数据增强 🧬
在医学影像领域，GAN可用于：
- 生成更多训练样本
- 增强图像对比度
- 模拟疾病变化过程
4. 视频生成 🎬
通过时间序列GAN技术可实现：
- 动态场景合成
- 人物动作生成
- 虚拟环境构建
5. 文本到图像 📖→🖼️
结合CLIP模型，GAN可实现：
- 根据描述生成图像
- 创作插画与概念设计
- 虚拟场景构建
如需深入了解GAN基础原理，可访问 GAN入门教程。