matlab 生成对抗网络生成图片

以下是使用Matlab实现生成对抗网络（GAN）生成图片的步骤：

1.准备数据集：首先需要准备一个数据集，该数据集应包含真实的图片，用于训练判别器。在Matlab中，可以使用ImageDatastore函数来读取图像数据集。

2.构建生成器和判别器：使用Matlab自带的深度学习工具箱，可以构建生成器和判别器。生成器将噪声作为输入，并生成虚假的图像。判别器将真实的图像和虚假的图像作为输入，并输出它们是真实图像的概率。

3.训练GAN：使用trainNetwork函数来训练GAN。在训练过程中，生成器和判别器互相对抗，最终达到平衡状态，生成器生成的图像无法被判别器区分是否为真实图像。

4.生成图片：使用生成器来生成新的图像。可以通过向生成器提供噪声来生成不同的图像。

下面是一个简单的Matlab代码示例，用于生成手写数字图像：

% 读取手写数字数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
    'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 构建生成器和判别器
generator = createGenerator();
discriminator = createDiscriminator();

% 定义GAN网络
gan = ganNetwork(generator, discriminator);

% 训练GAN
numEpochs = 100;
miniBatchSize = 128;
options = trainingOptions('adam', ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'MaxEpochs',numEpochs, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
[gan, info] = trainNetwork(gan, digitData, options);

% 生成新的手写数字图像
noise = randn(1, 100);
generatedImage = predict(generator, noise);
imshow(generatedImage)