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简介：使用GAN进行图像生成
了解本章将涵盖的主题概要。
生成模型是无监督机器学习领域中的一类模型，用于建模产生当前数据集的潜在分布规律。多种方法和框架均基于生成模型构建，而生成建模作为一种强大的概念，使我们能够有效逼近或模拟数据生成背后的复杂过程。
本章将介绍另一类重要的生成模型——生成对抗网络（GANs）。我们将探讨以下主题：
- 生成模型的分类体系。
- 多种改进型 GAN 模型，例如 DCGAN 和条件生成对抗网络（Conditional-GAN）。
- 渐进式 GAN 的架构及其各个组成部分。
- GAN 所面临的一些主要挑战。
- 实践操作示例。