在此场景中，简单GANs与条件GANs的工作方式相同吗

Question

条件GANs (cGAN)被设计为生成条件数据，例如，我只对通过在类标签上应用条件从MNIST数据集生成数字'9‘图像感兴趣)。或者，如果我在数据集上训练简单的GANs，只包含数字9的图像(假设我有足够数量的示例)，也会学习数字9图像的相同分布。因此，经过训练的生成器将生成数字9图像。

如果是，那么为什么我们需要有条件的GAN？

Answer 1

条件GANS (C-GANS)的目标是能够控制将要生成的图像的特征。例如，在包含9位数字的MNIST数据集中，训练CGAN将允许您指定要生成的数字，而不是依赖于输入的随机性。

如果你的目标只是重现一个特定的数字(例如9)，那么一个没有图像目标的simple GAN确实可以做到这一点。

您可以在这里查看我的一些GANS实现：https://github.com/kochlisGit/Keras-GAN