1. 生成对抗网络(GAN) 原理与应用：生成对抗网络由两部分组成——生成器和判别器，它们相互博弈以改进生成质量。生成器创建一个数据集的实例，而判别器评估这个实例与实际数据的差异。这一过程不断重复，直到生成器能够产生高质量的数据实例，这些实例足以欺骗判别器。 发展里程碑：自2014年首次提出以来，GAN已经推动了许多领域的革新，尤其是在图像生成上。例如，它被用于艺术创作、游戏开发、广告设计等，极大地推动了AI绘画的商业化发展。 技术挑战：尽管GAN在图像合成方面取得了令人瞩目的成就，但它在训练过程中的
