创建一个GAN模型来生成肖像
生成对抗网络 (GAN) 模型可以用来生成现实肖像图像.以下是创建这样一个模型所需的步骤和组件的广泛概述: 1. **数据准备:** 收集一个特定风格或特定时间段的大型肖像图像数据集.该数据集将用于训练GAN. 2. **生成器网络:** 设计一个生成模型,它采用随机噪音向量并产生合成肖像图像. 这种类型的生成器的常见架构是深度卷积神经网络. 3. 歧视网络:** 设计一个分辨模型,它采用图像并产生一个可能的图像是真实的 (而不是由生成器生成). 这可能需要另一个共演数据网络. ** 训练两个网络. 替代GAN. ** 根据这些数据和合成图像,使用一些高质量和高质量的模型,可以使用实验性图像和网络. ** 首先,使用这些图像和合成图像,然后使用一些高质量和高质量的数据. ** 根据这些数据,可以使用GAN来创建一个非常高的模型.