2.3 实现生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，生成器负责创造虚拟图像，而判别器则负责判断这些图像的真实性。通过这种对抗性训练，生成器逐渐提升其生成图像的质量，以至于可以生成接近真实的图像。在本项目中将对生成器进行训练，使其能够从随机噪声中生成逼真的人脸图像，并通过判别器对生成的图像进行评估和优化。最终，生成的虚拟人脸图像不仅可以用于技术验证，还能为实际应用提供丰富的数据支持。这项研究将推动生成对抗网络在虚拟人脸生成及其相关应用领域的进一步发展。
2.3.1 生成器
在本项目中定义了生成器网络，这个生成器网络接收来自正态分布的随机向量作为输入。这个随机向量首先经过全连接层处理，然后被重塑，并通过卷积层进行下采样。经过一系列的卷积、批量归一化和 LeakyReLU 层后，下采样后的潜在向量通过 Conv2DTranspose 层进行上采样，最终生成一个 128x128x3 的图像。
（1）下面代码定义了一个生成器模型&#x
标签：生成器,网络,生成,人脸,图像,对抗 From： https://blog.csdn.net/asd343442/article/details/141998885