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本项目使用条件生成对抗网络(CGAN)，基于计图深度学习框架(Jittor)实现手写数字生成。通过输入指定数字序列（如”28169332809719”），模型能自动生成对应的逼真手写数字图片，结果保存在result.png
根目录下python CGAN.py
生成器：将随机噪声+数字标签转换为图像 判别器：区分真实图像与生成图像 训练数据：MNIST手写数字数据集 输出结果：生成指定数字序列的灰度图像（32×32像素）
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
计图热身赛：CGAN手写数字生成
项目概述
本项目使用条件生成对抗网络(CGAN)，基于计图深度学习框架(Jittor)实现手写数字生成。通过输入指定数字序列（如”28169332809719”），模型能自动生成对应的逼真手写数字图片，结果保存在result.png
环境配置
pip install jittor
运行代码
根目录下python CGAN.py
核心功能
生成器：将随机噪声+数字标签转换为图像 判别器：区分真实图像与生成图像 训练数据：MNIST手写数字数据集 输出结果：生成指定数字序列的灰度图像（32×32像素）