內容提要

本書主要介紹構建和訓練生成對抗網絡（GAN）的方法。全書共12章，先介紹生成模型以及GAN的工作原理，并概述它們的潛在用途，然后探索GAN的基礎結構（生成器和鑒別器），引導讀者搭建一個簡單的對抗系統。

本書給出了大量的示例，教讀者學習針對不同的場景訓練不同的GAN，進而完成生成高分辨率圖像、實現圖像到圖像的轉換、生成對抗樣本以及目標數據等任務，讓所構建的系統變得智能、有效和快速。

本書適合有一定Python經驗且有基于深度學習的圖像處理基礎的數據專業人員閱讀。

感謝那些認為笑話比數學更像是懲罰的人。

——Jakub Langr

感謝Michael Reitano，是他幫我成為更好的作家！感謝Simone Reitano，是他助我成為更好的自己！

——Vladimir Bok