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上文 【计算机视觉中的 GAN 】或多或少是GANs，生成学习和计算机视觉的介绍。我们达到了在 128x128 图像中生成可区分图像特征的程度。但是，如果你真的想了解GAN在计算机视觉方面的进展，你肯定必须深入研究图像到图像的翻译。尽管这是第一个成功的模型，但他们设计GAN的原则仍然被考虑在内。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-617238.html
在这一部分中，我们将继续我们在计算机视觉领域的GAN之旅，检查更复杂的设计，从而获得更好的视觉结果。我们将重新讨论模式折叠、3D 对象生成、单个 RGB 图像到 3D 对象生成以及改进质量的图像到图像映射。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-617238.html
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在阅读本文之前，强烈建议先阅读预备知识，否则缺乏必要的推理基础。本文是相同理论GAN原理的具体化范例，阅读后有两个好处：1 巩固了已经建立的GAN基本概念 2 对具体应用的过程和套路进行常识学习，这种练习题一般的项目，是需要反复几个才能成为行家。
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