原书信息：清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战（微课视频版）》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html
第6章 StyleGAN与人脸生成
当你读完第6章时，你应该能够：
l 理解掌握GAN的理论与方法。
l 理解掌握Progressive GAN的理论与方法。
l 理解掌握StyleGAN的技术演进逻辑。
l 理解掌握StyleGAN2的技术演进逻辑。
l 理解掌握StyleGAN2-ADA的技术演进逻辑。
l 理解掌握StyleGAN3的技术演进逻辑。
l 基于StyleGAN2预训练模型实战人脸生成器。
l 基于Socket搭建的人脸生成服务器。
l 桌面版人脸生成客户机实战和Android版人脸生成客户机实战。
6.1 项目动力
生成对抗网络模型GAN，参见论文Generative adversarial nets(GOODFELLOW I, POUGET-ABADIE J, MIRZA M, et al. 2014)，由Ian Goodfellow等于2014年发布，旨在生成高度逼真的图像。
GAN引领了图像生成领域的变革，一系列改进模型相继涌现。其中NVIDIA公司研究人员发布的一系列高质量图像生成方法尤为著名。包括Progressive GAN (2017)、StyleGAN (2018)、StyleGAN2 (2019)、StyleGAN2-ADA (2020)、StyleGAN3 (2021)五个经典模型。
