在生成对抗网络（GAN）领域，选择合适的模型架构至关重要。以下为不同场景下的推荐方案：
🌱 通用用途
- Style GAN：适合图像生成任务Style_GAN
- DCGAN：经典卷积架构，推荐入门使用DCGAN
🧠 高级应用
- CycleGAN：图像风格迁移首选CycleGAN
- ProGAN：渐进式生成高质量图像ProGAN
📈 性能对比
| 模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| WGAN | 稳定训练过程 | 需要仔细调整权重衰减 |
| GANs | 生成质量高 | 易出现模式崩溃 |
| 本指南更多细节：GAN进阶技巧」 |
在生成对抗网络（GAN）领域，选择合适的模型架构至关重要。以下为不同场景下的推荐方案：
| 模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| WGAN | 稳定训练过程 | 需要仔细调整权重衰减 |
| GANs | 生成质量高 | 易出现模式崩溃 |
| 本指南更多细节：GAN进阶技巧」 |