[var.media_title;onformat=retitle]

生成式對抗網路(GAN) 是一種深度學習架構。它訓練兩個神經網路來彼此競爭，從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。例如，您可以從現有的影像資料庫中產生新影像，或 ...

2022年6月4日 — GAN被譽為是21世紀最難被訓練的類神經網路之一，近五年來，有非常多的學者都針對GAN進行探討，不管是演算法 ... 人臉，然後畫出一些更有趣的人臉出來。 那麼 ...

2022年9月25日 — 人臉替換生成目前主流為透過GAN網路架構，其中CycleGAN就是將GAN應用，無監督圖像翻譯（image-to-image translation）的知名演算法，其主要來特點在於訓練 ...

2020年9月11日 — 前面演算法中的a、b、c 子步驟也分別標示在圖中了，請自行對照觀看。 實作GAN 來生成MNIST 圖片. 這裡我們使用Keras 來撰寫所需的GAN 模型，訓練資料集 ...

2020年6月26日 — Faceapp使用的AI技術基底，其實是個被稱為「GAN」的深度學習演算法。GAN的中文譯名為「生成對抗網絡」，顧名思義可用來「生成」資料，搭配大量的訓練資料 ...

2023年4月14日 — 最近生程式AI像ChatGPT、BARD、MidJourney出現真的是轟動全世界，而今天要講的這個Generative Adversarial Networks，簡稱GAN其也是屬於生成式AI的演算法 ...

2023年6月30日 — 生成式AI可以創建逼真的圖像及影片，例如人像、風景、新聞等。這些應用通常需要使用生成對抗網路技術來生成真實的圖像。 GAN由兩個網路構成，分別是鑑別網 ...

2019年2月17日 — 一位工程師利用AI 的訓練與演算創建了一個網站，是的！在這個網站上展示了無窮無盡又看不出破綻的人臉，而且它們都不屬於存在的真人。