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生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的 GANs 在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。Adobe Firefly 在其图像生成技术中采用了多种改进的 GANs 方法，以提高生成图像的质量和多样性。

生成对抗网络（GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型架构，广泛应用于图像和视频生成任务中。Pika在其视频生成过程中采用了GAN技术，通过生成器（Generator）判别器（Discriminator）的对抗训练，实现了从文本描述生成高质量视频的功能。

GANs 由。

即梦（Dreamina） 的生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）技术是其核心功能之一，用于生成高质量的图像、文本和视频内容。GAN 是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，通过对抗训练的方式不断提升生成内容的质量。GAN 的核心思想是通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练，使生成器能够生成逼真的数据。生成器的目标是生成与真实数据分布一致的样本，而判别器的目标是

特效生成是计算机视觉中的高级应用，旨在通过算法生成高质量的视觉特效，如风格迁移、图像到图像的翻译等。图像增强是计算机视觉中的重要任务，旨在提升图像的质量，如超分辨率重建、去噪、图像修复等。生成器负责生成逼真的图像，判别器负责区分生成的图像和真实的图像。SRGAN 是一种用于图像超分辨率重建的 GAN 模型，其基本思想是通过生成器和判别器的对抗训练，生成高分辨率的图像。CycleGAN 是一种用于图像到图像翻译的模型，其基本思想是通过循环一致性损失实现无监督的图像翻译。​ 是特征图的尺寸。

图像识别与分类是计算机视觉的基础任务，旨在将输入的图像自动分配到预定义的类别中。生成器负责生成逼真的图像，判别器负责区分生成的图像和真实的图像。YOLO 是一种实时目标检测模型，其基本思想是将图像划分为多个网格单元，每个网格单元负责预测目标的位置和类别。CycleGAN 是一种用于图像到图像翻译的模型，其基本思想是通过循环一致性损失实现无监督的图像翻译。：对每个目标生成一个二进制掩码，精确分割目标的边界。：确保源域图像和生成的目标域图像之间的一致性。：使用判别器区分生成的图像和真实的图像。

生成器判别器对抗训练目标函数。