深度學習模型在影像生成領域中扮演著至關重要的角色，本文將著重探討兩種主要的深度生成模型：深度卷積生成對抗網路（DCGAN）和變分自編碼器（VAE）。利用 TensorFlow 和 Keras 框架，我們將深入研究如何建構、訓練和應用這些模型，並以生成人工臉部和影像重建為例，展示其實際應用價值。 本文會涵蓋模型架構設計、關鍵程式碼片段、損失函式定義、訓練流程最佳化以及結果評估等導向，並討論 GAN 和 VAE 的優缺點和一些重要的技術細節，例如批次歸一化、啟用函式的選擇以及卷積和池化操作的運用。 此外，我們還會介紹條件式 GAN 的概念和應用，以及如何利用條件變數控制生成過程，例如根據年齡類別生成不同的人臉影像。
重塑輸入資料
首先，我們需要將輸入的影像重塑為一個適合卷積運算的形狀。這可以使用 tf.keras.layers.Reshape 層來完成：
x = tf.keras.layers.Reshape((7, 7, 64))(x)
這裡，(7, 7, 64) 是重塑後的形狀，代表著影像的寬度、高度和通道數。
批次歸一化
接下來，我們需要對輸入的資料進行批次歸一化，以加速訓練過程和提高模型的穩定性。這可以使用 tf.keras.layers.BatchNormalization 層來完成：
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
批次歸一化可以幫助減少內部協變數偏移，並使得模型更容易訓練。
啟用函式
然後，我們需要對輸入的資料施加啟用函式，以引入非線性因素。這裡，我們使用 tf.keras.layers.LeakyReLU 層：
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)
Leaky ReLU 是一種變體的 ReLU 啟用函式，可以幫助避免死亡神經元的問題。
卷積和池化
接下來，我們需要對輸入的資料進行卷積和池化運算，以提取出影像的特徵。這可以使用 tf.keras.layers.Conv2D 和 tf.keras.layers.MaxPooling2D 層來完成：
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=2)(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=2)(x)
這裡，(3, 3) 是卷積核的大小，strides=2 是步長，代表著卷積核在影像上移動的步長。
重複構建
最後，我們需要重複構建上述的步驟，以提取出影像的多個層次的特徵。這可以使用迴圈來完成：
for i in range(2):
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=2)(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=2)(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)
這裡，我們重複構建了兩次上述的步驟，以提取出影像的多個層次的特徵。
內容解密：
在上述的程式碼中，我們使用了多個層次的卷積和池化運算，以提取出影像的特徵。批次歸一化和啟用函式可以幫助加速訓練過程和提高模型的穩定性。最後，我們重複構建了上述的步驟，以提取出影像的多個層次的特徵。
圖表翻譯：
以下是上述程式碼的視覺化表示：
graph LR
A[輸入影像] --> B[重塑]
B --> C[批次歸一化]
C --> D[啟用函式]
D --> E[卷積和池化]
E --> F[重複構建]
F --> G[輸出特徵]
這裡，A 代表著輸入影像，B 代表著重塑層，C 代表著批次歸一化層，D 代表著啟用函式層，E 代表著卷積和池化層，F 代表著重複構建層，G 代表著輸出特徵。
VAE模型的實作
在之前的章節中，我們已經討論了生成對抗網路（GAN）的基本概念和實作。現在，我們將關注於變分自編碼器（VAE）的實作。VAE是一種深度學習模型，結合了自編碼器和生成模型的優點。
解碼器模型
首先，我們來看一下解碼器模型的實作：
x = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)
outputs = tf.keras.layers.LeakyReLU()(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
如上所示，解碼器模型與GAN中的生成器部分非常相似。我們使用轉置卷積（transpose convolutions）來上樣本化潛在向量，生成高解析度的影像輸出。
編碼器和解碼器模型的建立
現在，我們可以建立編碼器和解碼器模型，並定義它們的最佳化器：
encoder_model = create_encoder()
decoder_model = create_decoder()
optimizer_enc = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-4)
optimizer_dec = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-4)
VAE損失函式
VAE的損失函式是重構損失和Kullback-Leibler（KL）發散的總和。重構損失是真實影像和重構影像之間的差異。KL發散衡量了潛在空間的近似程度。
def vae_loss(y_true, y_pred):
# 重構損失
reconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
# KL發散
kl_divergence = -0.5 * tf.reduce_mean(1 + tf.log(tf.square(tf.exp(1e-10))) - tf.square(1) - tf.exp(2 * tf.log(1e-10)))
# VAE損失
vae_loss = reconstruction_loss + kl_divergence
return vae_loss
在上面的程式碼中，我們定義了VAE損失函式，該函式計算重構損失和KL發散，並傳回它們的總和。
圖表翻譯：
以下是VAE模型的Mermaid流程圖：
graph LR
A[輸入影像] --> B[編碼器]
B --> C[潛在空間]
C --> D[解碼器]
D --> E[重構影像]
E --> F[VAE損失函式]
F --> G[最佳化器]
這個圖表展示了VAE模型的工作流程，從輸入影像到重構影像，然後計算VAE損失函式，並使用最佳化器更新模型引數。
內容解密：
在這個章節中，我們實作了VAE模型，包括編碼器、解碼器和VAE損失函式。VAE模型結合了自編碼器和生成模型的優點，可以用於影像重構、生成和特徵學習等任務。
Variational Autoencoder（VAE）損失函式
Variational Autoencoder（VAE）是一種深度學習模型，結合了自編碼器（Autoencoder）和變分推斷（Variational Inference）的優點。VAE 的損失函式是重建損失和 KL 散度的組合，目的是最小化這兩個損失函式以獲得最佳的模型引數。
重建損失
重建損失是指原始輸入影像和重建影像之間的差異。常用的重建損失函式是二元交叉熵損失（Binary Cross-Entropy Loss），計算原始影像和重建影像之間的差異。
reconstruction_loss = tf.math.reduce_mean(
tf.math.reduce_sum(
tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred),
axis=(1, 2)
)
)
KL 散度
KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）是用於衡量兩個機率分佈之間差異的指標。在 VAE 中，KL 散度用於衡量學習到的潛在變數分佈和標準常態分佈之間的差異。KL 散度為 0 時，表示兩個分佈相同。
kl_loss = -0.5 * (1 + log_var - tf.math.square(mean) - tf.math.exp(log_var))
kl_loss = tf.math.reduce_mean(tf.math.reduce_sum(kl_loss, axis=1))
VAE 損失函式
VAE 損失函式是重建損失和 KL 散度的組合，目的是最小化這兩個損失函式以獲得最佳的模型引數。
def vae_loss(y_true, y_pred, mean, log_var):
reconstruction_loss = tf.math.reduce_mean(
tf.math.reduce_sum(
tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred),
axis=(1, 2)
)
)
kl_loss = -0.5 * (1 + log_var - tf.math.square(mean) - tf.math.exp(log_var))
kl_loss = tf.math.reduce_mean(tf.math.reduce_sum(kl_loss, axis=1))
return reconstruction_loss + kl_loss
圖表翻譯：
graph LR
A[輸入影像] -->|重建|> B[重建影像]
B -->|計算重建損失|> C[重建損失]
A -->|學習潛在變數|> D[潛在變數]
D -->|計算KL散度|> E[KL散度]
C -->|加權求和|> F[VAE損失]
E -->|加權求和|> F
內容解密：
上述程式碼中，我們計算了重建損失和 KL 散度，然後將它們組合成 VAE 損失函式。重建損失是使用二元交叉熵損失計算原始影像和重建影像之間的差異。KL 散度是用於衡量學習到的潛在變數分佈和標準常態分佈之間的差異。VAE 損失函式是重建損失和 KL 散度的組合，目的是最小化這兩個損失函式以獲得最佳的模型引數。
執行 VAE 訓練流程
在上一步驟中，我們已經定義了 VAE 的損失函式和模型架構。現在，我們可以開始訓練 VAE 模型了。以下是訓練流程的程式碼：
EPOCHS = 50
for epoch in range(EPOCHS):
print(epoch)
for image_batch in train_dataset:
with tf.GradientTape() as enc_tape, tf.GradientTape() as dec_tape:
mean, log_var, enc_outputs = encoder_model(image_batch)
reconstruction = decoder_model(enc_outputs)
total_loss = vae_loss(image_batch, reconstruction, mean, log_var)
在這段程式碼中，我們首先定義了訓練的 epoch 數量為 50。然後，我們使用兩個 tf.GradientTape 物件來計算 encoder 和 decoder 的梯度。
在每個 epoch 中，我們迭代地對 train_dataset 進行批次處理。對於每個批次，我們先使用 encoder_model 對影像進行編碼，得到 mean、log_var 和 enc_outputs。然後，我們使用 decoder_model 對 enc_outputs 進行解碼，得到重建影像。最後，我們計算 VAE 的損失函式，包括重建損失和 KL 散度項。
內容解密：
EPOCHS：定義訓練的 epoch 數量。encoder_model：VAE 的編碼器模型，負責將輸入影像對映到潛在空間。decoder_model：VAE 的解碼器模型，負責將潛在空間中的向量映射回原始影像。vae_loss：VAE 的損失函式，包括重建損失和 KL 散度項。train_dataset：訓練資料集，包含多批次的影像資料。
圖表翻譯：
graph LR
A[訓練開始] --> B[epoch 迭代]
B --> C[批次處理]
C --> D[編碼器處理]
D --> E[解碼器處理]
E --> F[計算損失]
F --> G[更新模型引數]
G --> B
這個流程圖描述了 VAE 訓練的過程，包括 epoch 迭代、批次處理、編碼器和解碼器處理、計算損失和更新模型引數等步驟。
內容解密：
在這個程式碼片段中，我們可以看到訓練過程的實作。首先，定義了encoder和decoder模型的訓練變數，然後計算了總損失函式對這些變數的梯度。接著，使用最佳化器將梯度應用到模型的變數上，以更新模型引數。
這個訓練過程與之前實作的DCGAN模型非常相似。如第6行所定義，encoder模型輸出均值、對數變異數和取樣結果。第7行將取樣結果或潛在空間作為輸入，傳遞給decoder模型。在這種情況下，我們使用了vae_loss()函式。
當訓練完成後，我們可以將測試影像輸入encoder模型以生成潛在空間。然後，我們可以將這個潛在表示傳遞給decoder模型以獲得重構影像。相關程式碼如下：
mean, log_var, enc_outputs = encoder_model(test_images, training=False)
reconst = decoder_model(enc_outputs, training=False)
我們可以使用以下程式碼繪製重構影像：
fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
圖表翻譯：
此圖示為重構影像的視覺化呈現。圖中展示了原始影像和其對應的重構影像，透過比較兩者，可以直觀地評估模型的重構效果。Mermaid圖表如下：
flowchart TD
A[測試影像] --> B[Encoder模型]
B --> C[潛在空間]
C --> D[Decoder模型]
D --> E[重構影像]
E --> F[視覺化呈現]
這個流程圖描述了從測試影像到重構影像的整個過程，展示了encoder和decoder模型在重構任務中的作用。
生成對抗網路（GAN）技術概覽
在深度學習領域中，生成對抗網路（GAN）是一種強大的工具，能夠生成高品質的合成資料。它由兩個神經網路組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。生成器負責生成新的資料樣本，而判別器則試圖區分這些樣本是真實的還是由生成器生成的。
GAN 的工作原理
GAN 的工作原理如下：生成器接收一個隨機噪聲向量作為輸入，並生成一個新的資料樣本。判別器接收一個資料樣本（真實或合成），並輸出一個機率，表示該樣本是真實的機率。生成器和判別器之間的競爭過程使得生成器不斷改進其生成能力，而判別器也在不斷學習以區分真實和合成樣本。
VAE 的侷限性
雖然變分自編碼器（VAE）是一種強大的工具，但它仍有一些侷限性。例如，VAE 生成的影像往往模糊不清。這是由於 VAE 的目標函式和潛在變數取樣過程所導致的。為了改善生成影像的品質，我們可以嘗試使用更深或更寬的神經網路，或應用後處理技術，例如銳化濾波器或去噪演算法。
GAN 的優勢
GAN 提供了許多優勢，包括：
- 能夠生成高品質的合成資料
- 可以學習可解釋的潛在表現
- 可以進行受控的潛在空間操作
內容解密：
上述程式碼示例中，我們定義了生成器、判別器和損失函式。生成器接收一個隨機噪聲向量 z 作為輸入，並生成一個新的資料樣本 x。判別器接收一個資料樣本 x，並輸出一個機率 y，表示該樣本是真實的機率。損失函式計算了生成器和判別器之間的損失。然後，我們訓練 GAN 1000 次迭代。
圖表翻譯：
下圖示範了 GAN 的工作原理：
graph LR
A[隨機噪聲向量] -->|輸入|> B[生成器]
B -->|輸出|> C[合成資料樣本]
C -->|輸入|> D[判別器]
D -->|輸出|> E[機率]
E -->|反饋|> B
此圖表展示了 GAN 的工作流程，從隨機噪聲向量到合成資料樣本的生成和判別。
生成對抗網路（GANs）與變分自編碼器（VAEs）概述
在本章中，我們將深入探討生成對抗網路（GANs）和變分自編碼器（VAEs）的概念及其在生成高品質影像方面的應用。GANs是一種強大的工具，能夠生成非常逼真的影像，而VAEs則提供了一種機率方法來進行生成模型。
生成對抗網路（GANs）
GANs由兩個主要元件組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。生成器的目的是生成新的、真實的影像，而判別器的目的是區分真實影像和生成的影像。這兩個元件之間的競爭關係推動了GANs的訓練過程，從而最佳化了模型。
在設計GANs的架構時，需要考慮生成器和判別器的設計，以及損失函式的選擇。損失函式在引導訓練過程和最佳化模型方面發揮著關鍵作用。
變分自編碼器（VAEs）
VAEs是一種機率方法，結合了自編碼器和機率模型的優點。它們使用編碼和解碼神經網路的力量，能夠學習輸入資料的有意義表示，並生成新的樣本。
GANs和VAEs的應用
GANs和VAEs在生成模型領域具有廣泛的應用前景，包括藝術、娛樂等領域。在下一章中，我們將學習如何使用GANs重建影像。
重點回顧
- 生成模型旨在學習和模擬底層資料分佈，以生成新的、真實的資料點。
- GANs和VAEs是兩種流行的生成模型，每種都有其自己的學習和生成資料的方法。
- GANs由兩個神經網路組成：生成器和判別器，參與了一場兩人最小最大遊戲。
- VAEs是一種機率方法，結合了自編碼器和機率模型的優點，能夠學習資料和潛在空間之間的機率對映。
實作DCGANs
實作DCGANs涉及定義生成器和判別器模型、指定損失函式和訓練GAN。
VAEs的實作
我們開發了一個VAE模型來重建影像。VAEs旨在學習資料和潛在空間之間的機率對映，允許控制資料生成和插值。
內容解密：
在上述內容中，我們探討了GANs和VAEs的基本概念及其在生成高品質影像方面的應用。GANs由兩個主要元件組成：生成器和判別器，而VAEs則提供了一種機率方法來進行生成模型。瞭解這些概念對於實作DCGANs和VAEs至關重要。
圖表翻譯：
graph LR
A[生成器] -->|生成新影像|> B[判別器]
B -->|區分真實和生成影像|> A
A -->|最佳化模型|> C[損失函式]
C -->|引導訓練過程|> A
此圖表示了GANs中的生成器、判別器和損失函式之間的關係。生成器生成新影像，判別器區分真實和生成影像，而損失函式引導訓練過程以最佳化模型。
生成人工臉部使用 GAN
簡介
在人工智慧領域中，電腦視覺是一個快速發展的領域，尤其是在生成人工臉部方面。近年來，生成對抗網路（GAN）技術的出現，為生成高度真實且視覺上令人信服的合成臉部提供了一種新穎且強大的方法。生成人工臉部的能力具有巨大的潛力，涵蓋了多個應用領域，如電子遊戲、虛擬實境、電影製作、面部識別系統，甚至人機互動。GAN是一類別深度學習模型，它們在影像合成領域中取得了突破性的進展。
本章將深入探討使用 GAN 生成人工臉部的技術和方法論。我們將探索使得合成臉部影像具有說服力和多樣性的基本概念和底層原理。此外，我們還將研究生成人工臉部所面臨的挑戰。同時，我們將檢視一種稱為條件 GAN 的 GAN 變體，並深入研究其可控面部合成的獨特功能。本章旨在為讀者提供人工臉部生成的全面概覽，最終推動電腦視覺和人機互動的可能性邊界。
結構
本章將涵蓋以下主題：
- 條件生成對抗網路（Conditional Generative Adversarial Networks）：介紹條件 GAN 的基本概念和工作原理，包括如何使用條件標籤控制生成的臉部影像。
- 人工臉部生成挑戰：分析生成人工臉部的挑戰，包括如何確保生成的臉部影像具有多樣性和真實性。
- GAN 變體：介紹不同 GAN 變體，如 DCGAN 和 StyleGAN，它們在人工臉部生成中的應用和優缺點。
- 實踐案例：透過實際案例展示如何使用 GAN 生成人工臉部，包括程式碼示例和結果展示。
- 未來展望：討論人工臉部生成和潛在應用。
內容解密：
在本章中，我們將探討使用 GAN 生成人工臉部的技術細節。首先，我們需要了解 GAN 的基本工作原理，包括生成器和判別器的角色。然後，我們將深入研究條件 GAN 的概念，包括如何使用條件標籤控制生成的臉部影像。此外，我們還將分析生成人工臉部的挑戰，包括如何確保生成的臉部影像具有多樣性和真實性。
graph LR
A[生成器] -->|輸出臉部影像|> B[判別器]
B -->|判斷真偽|> C[損失函式]
C -->|計算損失|> A
圖表翻譯：
上述 Mermaid 圖表展示了 GAN 的基本工作原理。生成器輸出臉部影像，然後判別器判斷影像是否為真實或合成。損失函式計算生成器和判別器之間的損失，然後反饋給生成器，以改善其效能。
在下一節中，我們將更深入地探討條件 GAN 的概念和工作原理。
瞭解條件式生成對抗網路（cGANs）
條件式生成對抗網路（cGANs）是一種擴充套件了傳統生成對抗網路（GANs）的模型，允許我們控制生成過程並產生期望的輸出。這些控制訊息可以是任何輔助訊息，例如類別標籤、文字描述或輸入影像。
cGANs 的架構
在 cGAN 中，生成器和判別器的架構被修改以適應條件變數。生成器接收隨機雜訊和條件變數作為輸入，生成根據提供的訊息的樣本。判別器則接收實際樣本和條件變數，嘗試區分真實和虛假樣本。
訓練 cGAN 模型
訓練 cGAN 需要使用適當的損失函式、最佳化器和資料管道。生成器和判別器同時在一個兩人零和遊戲中進行訓練，其中生成器嘗試欺騙判別器，判別器則努力正確分類別真實和虛假樣本。
應用 cGAN 生成人臉影像
cGAN 可以用於生成人臉影像，尤其是根據特定的年齡類別。透過控制生成過程，我們可以產生出真實且多樣的人臉影像。
步驟一：理解資料
首先，我們需要了解資料的結構和特點。這包括了人臉影像的尺寸、顏色深度、年齡類別的分佈等。
步驟二：建立模型
接下來，我們需要建立 cGAN 模型，包括生成器和判別器。生成器需要接收隨機雜訊和年齡類別作為輸入，生成人臉影像。判別器則需要接收實際人臉影像和年齡類別，嘗試區分真實和虛假影像。
步驟三：訓練模型
訓練 cGAN 模型需要使用適當的損失函式、最佳化器和資料管道。生成器和判別器同時在一個兩人零和遊戲中進行訓練，其中生成器嘗試欺騙判別器，判別器則努力正確分類別真實和虛假影像。
步驟四：生成和繪製輸出
最後，我們可以使用訓練好的 cGAN 模型生成人臉影像，並繪製出來觀察結果。
圖表翻譯：
此圖表示了使用 cGAN 生成人臉影像的步驟。首先，我們需要理解資料的結構和特點。接下來，我們需要建立 cGAN 模型，包括生成器和判別器。然後，我們需要訓練 cGAN 模型，使用適當的損失函式、最佳化器和資料管道。最後，我們可以使用訓練好的 cGAN 模型生成人臉影像，並繪製出來觀察結果。
條件式生成對抗網路（cGAN）簡介
條件式生成對抗網路（cGAN）是一種強大的深度學習模型，能夠根據給定的條件變數生成真實且條件適宜的樣本。cGAN的架構如圖14.1所示，展示了生成器和判別器之間的互動過程。
在訓練過程中，目標是最佳化生成器和判別器網路。生成器旨在生成不僅真實而且條件適宜的樣本，而判別器則學習區分真實和偽造樣本，並考慮條件變數。透過迭代過程，生成器和判別器網路越來越擅長產生條件輸出，接近目標分佈。
cGAN的應用
cGAN有許多現實生活中的應用。以下是其中一些例子：
- 影像到影像翻譯：cGAN在將影像從一個域轉換到另一個域的同時保留特定屬性方面具有優勢。例如，它們可以將草圖轉換為真實影像、將白天場景轉換為夜晚場景，甚至根據提供的條件變數將馬轉換為斑馬。
- 語義影像合成：cGAN可以生成符合特定語義概念的影像，這在電腦視覺領域具有廣泛的應用，包括生成不同物體類別的影像或根據文字輸入建立唯一的組合。
- 互動式影像生成：cGAN可以用於互動式應用中，使用者可以透過條件變數控制生成過程。例如，使用者可以調整生成面孔的屬性，如年齡、性別或情緒，提供可定製和互動的體驗。
- 資料增強：cGAN可以用於訓練機器學習模型的資料增強。生成器根據條件訊息產生合成資料樣本，而判別器則嘗試區分真實和生成的資料，考慮資料和條件訊息。
cGAN的優勢
cGAN已經展示了在生成真實和條件輸出的能力方面的卓越能力。在本章中，我們將探索如何開發一個條件式生成對抗網路，以生成針對不同年齡群體的人工面孔。cGAN允許對生成樣本進行精確控制，隨著cGAN領域的進一步發展，我們可以期待更先進和多樣化的應用，進一步模糊人作業員工智慧世界中真實和合成之間的界限。
內容解密：
- 條件式生成對抗網路（cGAN）是一種強大的深度學習模型，可以根據給定的條件變數生成真實且條件適宜的樣本。
- cGAN的架構包括生成器和判別器之間的互動過程。
- cGAN有許多現實生活中的應用，包括影像到影像翻譯、語義影像合成、互動式影像生成和資料增強。
圖表翻譯：
graph LR
A[條件變數] -->|輸入|> B[生成器]
B -->|輸出|> C[判別器]
C -->|評估|> D[真實/偽造]
D -->|反饋|> B
此圖表展示了cGAN的架構，包括條件變數、生成器、判別器和評估過程。
從技術架構視角來看，本文深入探討了影像生成領域的兩種關鍵技術：變分自編碼器（VAE）和生成對抗網路（GAN），尤其著重於條件式 GAN（cGAN）在人臉生成上的應用。文章逐步剖析了 VAE 的核心元件、損失函式及訓練流程，並點明瞭 VAE 生成影像易模糊的限制。接著，文章將 GAN 與 VAE 的優劣勢進行對比，突出了 GAN 在生成高品質影像方面的優勢，並闡述了 cGAN 如何透過引入條件變數控制生成過程，實作更精確的影像合成，例如根據年齡生成人臉。技術堆疊的各層級協同運作中體現了深度學習模型的複雜性和精妙設計。雖然目前 GAN 在訓練穩定性和控制性方面仍存在挑戰，但 cGAN 的出現為解決這些問題提供了新的方向。對於追求高品質影像生成的應用，例如遊戲角色設計、虛擬人像製作等，cGAN 值得深入研究和應用。玄貓認為，隨著技術的持續發展和更多實戰案例的積累，cGAN 將在影像生成領域發揮越來越重要的作用，並推動相關產業的創新發展。接下來的 2-3 年，將是 cGAN 從研究走向大規模應用的關鍵視窗期。
