【第5章：深度生成模型— 5.2 图像生成实战：DCGAN、StyleGAN等模型的实现与优化】
在人工智能领域，生成对抗网络（GAN）绝对是近十年最令人兴奋的技术突破之一。想象一下，你给电脑看一万张人脸照片，它就能凭空创造出不存在的人脸，这种魔法般的创造力让无数开发者着迷。今天我们就来深入探讨这个领域的两大经典模型：DCGAN和StyleGAN，用代码+实战的方式，把它们的内部构造扒个底朝天！
（本文附带完整代码实现，推荐配合Jupyter Notebook边看边实操）
一、生成模型的底层逻辑解密
1.1 从零理解GAN的博弈哲学
GAN的核心思想就像一场艺术家和鉴赏家的博弈游戏。假设你训练两个神经网络：
- 生成器（Generator）：刚入行的画家，目标是画出以假乱真的作品
- 判别器（Discriminator）：经验丰富的艺术评论家，任务是识别赝品
这两个网络在训练过程中不断对抗：