什么是DCGAN？

DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）是一种基于卷积神经网络的生成对抗网络，专为高质量图像生成设计。它通过生成器和判别器的对抗训练，能够创造出逼真的图像，例如人脸、风景等。

核心优势

  • 使用卷积层提升图像生成质量
  • 支持高分辨率输出（如128x128）
  • 稳定训练过程，减少模式崩溃风险

实现步骤 🧠

  1. 数据准备

    • 使用MNIST或CelebA等公开数据集
    • 数据预处理（归一化、批次划分）
    • 示例代码： 
      from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, _), _ = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

  2. 模型构建

    • 生成器：反卷积层 + BatchNorm + 激活函数
    • 判别器：卷积层 + LeakyReLU + 激活函数
    • 网络结构图：
      DCGAN_Architecture

  3. 训练流程

    • 对抗损失函数设计
    • 使用Adam优化器
    • 可视化训练过程（如损失曲线）

应用场景 🖼️

  • 艺术创作（如风格迁移）
  • 数据增强（生成额外训练样本）
  • 医疗图像生成（辅助诊断）
  • 扩展阅读：GAN基础入门

生成结果示例 🚀

训练完成后，生成器可输出如下图像：

Sample_Image_Generation
（点击[此处](/zh/guide/advanced_gan_topics)了解更复杂的生成技术）