GAN 变体工具指南 🧠🎨

以下是常见的 GAN（生成对抗网络）变体及其应用场景，助你快速了解不同生成模型的特点：

1. DCGAN（深度卷积生成对抗网络）

• 适用于图像生成任务，通过卷积层和全连接层的组合提升生成质量
• 常用于艺术创作、图像超分辨率等领域

[点击了解更多](/zh/guide/dcgan_tutorial)

2. StyleGAN

• 支持对生成图像的风格进行精细控制（如发型、肤色、表情）
• 在人脸生成和风格迁移中表现突出

[探索 StyleGAN 实战案例](/zh/tools/stylegan_demo)

3. CycleGAN

• 无需配对数据即可实现图像风格转换（如油画→素描）
• 广泛应用于图像增强和跨域转换

[查看 CycleGAN 应用实例](/zh/tools/cyclegan_applications)

4. ProGAN

• 通过渐进式图像生成提升效率，从低分辨率到高分辨率逐步优化
• 适合需要高精度图像生成的场景

[了解 ProGAN 技术细节](/zh/guide/progan_primer)

5. GANs 的进阶工具

• Wasserstein GAN（WGAN）：改进梯度消失问题，提升训练稳定性
• Conditional GAN（CGAN）：通过条件输入引导生成特定类别的图像
• LSGAN：使用最小二乘损失函数，减少模式崩溃风险

如需对比不同 GAN 变体的性能指标，可访问 GAN 模型对比页面 获取详细数据表。
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