生成对抗网络

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GAN的核心优势在于能够生成逼真的虚拟内容,并且具有良好的泛化能力。代表性技术包括DCGAN、CycleGAN和StyleGAN等。这些工具在创意设计、数据增强、隐私保护等场景中发挥重要作用。

近年来,条件GAN、3D GAN等变体不断涌现,进一步拓展了应用边界。GAN在医学影像、自动驾驶等领域也展现出巨大潜力。然而,模式崩溃、训练不稳定等挑战仍待解决。未来,GAN有望在更多复杂任务中实现突破,推动AI创造力的进一步提升。