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生成对抗网络 (GAN) 彻底改变了图像生成和合成领域。凭借其生成逼真且视觉吸引力强的图像的卓越能力，GAN 已在从计算机视觉到艺术和娱乐等各个领域得到应用。




生成对抗网络 (GAN) 的工作原理（Molera，2021 年）。

想象一下，一个人工智能系统可以生成极其逼真的图像，与相机拍摄的图像毫无二致。GAN 通过学习给定数据集的复杂模式和结构，并生成与现实世界场景、物体或人物相似的新图像，使这一目标成为现实。这种能力可以应用于虚拟现实、智利电话号码数据 视频游戏设计，甚至计算机生成的电影，在这些电影中，GAN 将想象变为现实。


数据增强和风格转换：增强创造力和设计感
GAN 在数据增强和风格转换方面表现出色，为时尚、设计和内容创作领域带来了创意变化。通过利用 GAN，人们可以增强训练数据集、生成新样本，并在图像之间无缝转换艺术风格。




在时尚领域，GAN 让设计师能够探索新的美学并创作独特的服装设计。通过在现有的时尚数据集上训练 GAN，设计师可以创作出新颖、创新的风格，突破创造力的界限。此外，GAN 还促进了风格迁移，使不同的艺术风格能够融合到现有的图像上，从而产生视觉上令人着迷的效果。