内容提要

本书主要介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。全书共12章，先介绍生成模型以及GAN的工作原理，并概述它们的潜在用途，然后探索GAN的基础结构（生成器和鉴别器），引导读者搭建一个简单的对抗系统。

本书给出了大量的示例，教读者学习针对不同的场景训练不同的GAN，进而完成生成高分辨率图像、实现图像到图像的转换、生成对抗样本以及目标数据等任务，让所构建的系统变得智能、有效和快速。

本书适合有一定Python经验且有基于深度学习的图像处理基础的数据专业人员阅读。