基于GAN网络图像修复完整代码在哪里找

寻找基于生成对抗网络(GAN)的图像修复完整代码通常需要您在线搜索或者查看相关的开源代码库。以下是一些可能的途径：

1. **GitHub**: GitHub上有大量的机器学习和计算机视觉项目，包括图像修复的GAN实现。例如，“pix2pix”项目（https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix）就包含了一个基础的GAN用于图像到图像转换，可以作为图像修复的一个起点。

2. **TensorFlow、PyTorch官方示例**:
- TensorFlow有官方教程展示了如何使用DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）进行图像修复（https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/image_regression）
- PyTorch也有类似的教程（https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html）

3. **研究论文**:
查阅一些发表在顶级会议（如CVPR、ICML）上关于图像修复的论文，它们通常会提供源代码或链接到代码仓库。

4. **开源软件库**:
搜索如Keras-GAN（https://keras.io/examples/generative/pix2pix_image_translation/）、Image Restoration with GANs（https://github.com/xinntao/BasicSR）等库。

请注意，在查找代码时务必遵守版权规定，如果直接使用他人的代码，一定要了解并尊重其开源协议，如MIT、Apache等。同时，对于初学者，建议先从官方文档和教程开始，逐步理解原理后再尝试修改和扩展。