3. 经典与改进型 GAN 架构

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经典与改进型 GAN 架构经典与改进型 GAN 架构生成对抗网络 (GANs) 自 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出以来，已经经历了快速的发展。为了解决原始 GAN 的各种局限性，并提升生成图像的质量、稳定性和可控性，研究者们提出了众多改进型的 GAN 架构。本节将介绍一些最具代表性和影响力的 GAN 变体。 3.1 原始 GAN (Vanilla GAN) 原始 GAN 是 GAN 的基础框架，由生成器 (Generator, G) 和判别器 (Discriminator, D) 组成。生成器 (G): 接收随机噪声 (通常是高斯分布或均匀分布的向量) 作为输入，并尝试生成与真实数据相似的样本。