幹天使最新版本

"乾天使"（GAN），即生成對抗網路，是一個不斷發展和更新的領域。GAN是由Ian Goodfellow在2014年提出的，它是一種深度學習模型，用於生成新的數據實例，這些實例模仿了訓練集中數據的統計特徵。

最新的GAN版本可能包括一些先進的架構和技術，例如：

  1. BigGAN：BigGAN是一種用於圖像生成的GAN變體，它在2019年由Google的研究人員提出。它通過大規模的數據集和計算資源實現了高質量的圖像生成。

  2. StyleGAN：StyleGAN是由NVIDIA的研究人員開發的，它引入了一種新的生成器架構，可以控制生成圖像的風格和細節。StyleGAN及其後續版本（如StyleGAN2）在圖像生成方面取得了顯著的進步。

  3. ProGAN：ProGAN是一種漸進式的GAN，它通過逐步增加生成圖像的解析度來提高生成圖像的質量。

  4. SAGAN：Self-Attention GAN（SAGAN）引入了自我注意機制，這有助於處理圖像中的長距離依賴關係。

  5. Diffusion Models：這類模型在GAN之外，但它們在圖像生成方面也取得了顯著的成果。Diffusion Models通過逐步向圖像中添加隨機噪聲來實現圖像生成。

  6. CLIP-Guided GANs：這類GAN結合了OpenAI的CLIP模型，這是一種用於圖像和文本關聯的預訓練模型，可以指導GAN生成與文本描述相匹配的圖像。

要獲取最新的GAN版本和技術，建議查閱最新的學術論文和研究，因為GAN是一個活躍的研究領域，新的進展和版本可能會迅速出現。此外，GitHub等平台通常會有開源的GAN實現，這些實現可能會基於最新的研究成果進行更新。