Face-generation-GAN:使用GAN生成现实中不存在的逼真的人类图像-源码
颜世伟
我们的目标是创建一个能够生成现实中不存在的逼真的人类图像的模型。 （将来，我将在GAN及其变体上上传一些用例）。
这些AI背后的技术称为GAN，即“生成对抗网络” 。 与其他类型的神经网络（GAN）相比，GAN采取的学习方法不同。 GAN的算法体系结构使用了两个神经网络，分别称为生成器和鉴别器，它们相互“竞争”以产生所需的结果。 生成器的工作是创建看起来逼真的假图像，而鉴别器的工作是区分真实图像和假图像。 如果两者均能正常工作，则结果是看起来像真实照片的图像。
GAN架构：
数据集可以从以下下载： :
您可以在上关注本文，以逐步了解它，并检查我的以进行实施。
输入图像样本：
输出：
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