GAN是无监督的，输出是完全随机的，比如在人脸上训练好的网络，最后生成什么样的人脸是完全没办法控制的。CGAN在输入的时候加入了条件信息，可以根据条件信息指定生成某类具体的图像，所以CGAN是有监督的GAN。
判别器的功能从一个变成两个，一是判断G生成的图片符合真实样本的程度，二是判断输入图片符合给定条件y的程度。
输入为两个即潜在变量和控制条件。G的输入为z和y，y为条件，通常为一个数值或者one-hot向量（表示某种类别or特征），z为潜在向量。
生成对抗网络-Conditional GAN
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转载自blog.csdn.net/xs1997/article/details/130278117
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