GAN 应用教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，被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 应用的教程，帮助您深入了解这一技术。

常见应用

1. 图像生成

   • GAN 可以生成逼真的图像，如图像到图像转换、风格迁移等。
   • 了解更多

2. 数据增强

   • 使用 GAN 可以自动生成大量的训练数据，提高模型的泛化能力。
   • 了解更多

3. 风格迁移

   • 将一种艺术风格应用到另一张图片上，实现风格迁移。
   • 了解更多

教程资源

1. 基础教程

   • GAN 简介
   • GAN 模型构建

2. 进阶教程

   • GAN 应用案例分析
   • GAN 模型优化

图片示例

希望这些教程能够帮助您更好地理解 GAN 应用。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。