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👆 由 GAN 技术完成的老照片修复图 大家好，我是小 G。 自 2014 年被 Ian Goodfellow 提出至今，GAN（ Generative Adversarial Networks， 生成对抗网络）已发展成为近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。被 “卷积之父” Yann LeCun 誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一」。 在百度学术上， GAN 的内容已多达 十万条！  诚然，GAN 在动作迁移、图像超分等方面表现突出、堪称深度学习文化创意顶流。   （基于GAN的动作迁移与图像超分） 在很多同学的印象中，GAN的贡献都体现在文娱方面。但是GAN能做的远不止这些：GAN在产业界、学术界也有着非常多的应用，比如生物医学领域会用GAN的去噪、合成等能力来保护患者医疗数据隐私，以及研发新药，一定程度上促进了医疗事业进步。   （GAN在生物医学领域应用的冰山一角） 除此之外，GAN还可以用于对抗神经机器翻译，完成高质量翻译等工作。越来越多的领域开始关注GAN、使用GAN。 不得不说，GAN真的又很有趣又很有用。但为什么GAN方向算法岗那么高薪却招不到人？确实GAN的模型结相对特别、模型衡量方法也各有千秋，全靠自学实在不易。 为此，百度飞桨在为用户提供算法等支持的同时，特别推出了《生成对抗网络7日打卡营》，以帮助开发者们通过系统高效的学习，理解GAN的原理、模型脉络与具体代码。真正理解GAN、应用GAN、进入GAN这一领域。 【理论+实战｜7天摸清GAN】 打卡营由百度深度学习技术平台部研发大佬们组队教学、7位DL码龄超5年的高水平助教在线答疑。 每天1小时，7天掌握GAN理论与开发。打卡营全程直播，详细讲解GAN基础原理及模型脉络+具体代码。为了让大家更好的吸收知识，研发大哥精心准备了客观题与代码实战作业，结营的时候会引导大家参加比赛。 敲重点：打卡营全程免费！文末附超高bigger奖池介绍、报名地址～ 【课程大纲】 Day1_GAN基础概念及应用介绍 详解GAN核心思想、WGAN代码等 Day2_GAN的技术演进及人脸生成应用 主讲DCGAN、LS-GAN、stylegan部分 Day3_图像翻译及卡通画应用 主讲CGAN、pix2pix、cyclegan、Photo2Cartoon Day4_超分辨率及老视频修复 主讲SRGAN、ESRGAN、EDVR等模型 Day5_动作迁移理论及实践 详解FirstOrderMotion模型 Day6_Wav2lip唇形合成理论｜开源建设 大作业：代码题-自选生成模型实现超分 Day7_结营 大作业解析与拓展提升｜赛题指导 |
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