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条件生成对抗网络(cGANs)是生成对抗网络(GANs)的一种变体,引入了条件信息来指导生成器生成特定类别或属性的数据。相比于传统的GANs,cGANs能够实现更加精细和可控的生成任务,例如特定类别的图像生成、文本到图像的转换等。
在传统的GANs中,生成器从潜在空间中学习到一个映射,直接生成接近真实数据分布的样本。而在cGANs中,生成器和判别器除了输入潜在变量(通常是一个随机向量),还接收额外的条件信息。这些条件信息可以是类别标签、文本描述或其他形式的属性,用于指导生成器生成具有特定属性的数据。
cGANs的网络结构基本上与传统的GANs相似,但在输入和损失函数方面有所不同:
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