生成对抗网络（GAN）的图像增强

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，可以用于生成具有逼真外观的图像。在图像增强方面，GAN可以通过训练生成器和鉴别器两个神经网络来实现。

首先，生成器网络接收一个随机噪声向量，并将其转换为一个逼真的图像。然后，鉴别器网络评估该图像是否逼真。这两个网络不断地进行训练，并相互博弈。生成器试图生成更加逼真的图像，而鉴别器则试图识别出这些图像是由生成器生成的，而不是真实的图像。通过这样的训练，生成器可以生成更逼真的图像，同时鉴别器也会变得更加准确。

在图像增强方面，GAN可以使用类似的方法来提高图像质量。例如，通过将低分辨率图像输入生成器网络并输出高分辨率图像，可以将模糊的图像转换为更清晰的图像。此外，还可以使用GAN进行色彩修复、去噪等其他形式的图像增强。