PythonによるGAN（敵対的生成ネットワーク）の学習書です。GANはディープラーニングの最先端の分野でゼロから新しいデータを生成します。いままでは大量の画像と高価な計算機が必要で、初心者が一人で実装するにはハードルが高い分野でしたしかし現在はクラウド環境の充実やGoogle Colaboratoryなど無料GPUも使えるようになり、ぐっとハードルが低くなりました。 本書では、GANの基礎を理解したうえで、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知3Dデータ生成など応用まで網羅しました。 第1章　生成モデル 第2章　変分オートエンコーダ（VAE） 第3章　GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN） 第4章　超解像（ESRGAN） 第5章　ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN） 第6章　動画変換（Recycle-GAN） 第7章　StyleGAN

第1章　生成モデル 第2章　変分オートエンコーダ（VAE） 第3章　GANの基本モデル（DCGAN、CGAN、LSGAN） 第4章　超解像（ESRGAN） 第5章　ドメイン変換（pix2pix、CycleGAN） 第6章　動画変換（Recycle-GAN） 第7章　StyleGAN