用生成对抗网络（GAN）来恢复高分辨率（高精度）图片的源码，模型与数据集

由于GAN的应用非常广泛，所以源码、模型和数据集会因应用场景不同而不同。以下是一些常见的用于恢复高分辨率图片的GAN模型及其相关资源：

1. SRGAN：一种基于残差网络和对抗训练的超分辨率图像重建模型。相关资源：[源码](https://github.com/tensorlayer/srgan)，[论文](https://arxiv.org/abs/1609.04802)，[数据集](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/)

2. ESRGAN：SRGAN的改进版，使用了更深的网络结构和更高效的损失函数。相关资源：[源码](https://github.com/xinntao/ESRGAN)，[论文](https://arxiv.org/abs/1809.00219)，[数据集](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/)

3. LapSRN：一种基于金字塔结构和残差学习的超分辨率方法。相关资源：[源码](https://github.com/phoenix104104/LapSRN)，[论文](https://arxiv.org/abs/1710.01992)，[数据集](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/)

4. RCAN：一种基于残差注意力模块的图像超分辨率重建方法。相关资源：[源码](https://github.com/yulunzhang/RCAN)，[论文](https://arxiv.org/abs/1807.02758)，[数据集](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/)

这些资源都是开源的，可以免费下载和使用。但是需要注意的是，由于训练这些模型需要大量的计算资源和时间，所以在使用时需要具备一定的计算机和编程基础。