一、技术背景：生成对抗网络与图像风格迁移的融合 生成对抗网络（GAN）由Ian Goodfellow于2014年提出，通过“生成器-判别器”的对抗训练机制，实现从噪声到真实数据的映射。在图像风格迁移领域，GAN通过解耦内容与风……
摘要 生成对抗网络（GAN）通过风格迁移技术，为广告设计提供了高效、低成本的创意实现路径。本文从技术原理、应用场景、实践挑战与解决方案三个维度，系统阐述GAN在广告设计中的价值，结合案例与代码示例，揭示其……
引言：广告设计的视觉革命需求 随着数字化营销的快速发展，广告设计的视觉表现力已成为品牌竞争的核心要素。传统广告设计依赖人工绘制或素材拼接，存在效率低、风格单一、成本高等痛点。而生成对抗网络（GAN）的出……
