生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战

1. 生成模型基础与GAN原理

1.1 生成模型概览

生成模型是深度学习中的重要分支，主要分为以下几类：

1. ​​变分自编码器(VAE)​​：基于概率图模型的生成方法
2. ​​生成对抗网络(GAN)​​：通过对抗训练学习数据分布
3. ​​自回归模型​​：PixelCNN、WaveNet等
4. ​​流模型(Flow-based Models)​​：基于可逆变换的精确密度估计
5. ​​扩散模型(Diffusion Models)​​：最新兴起的生成方法

1.2 GAN核心思想

GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成：

# 生成器网络结构示例
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim, img_shape):
        super().__init__()
        self.img_shape = img_shape
        
        def block(in_feat, out_feat, normalize=True):
            layers = [nn.Linear(in_feat, out_f