对抗视频生成 该项目实施了一个生成对抗网络，以预测视频的未来帧，如Mathieu，Couprie和LeCun的。 他们的官方代码（使用Torch）可在找到。 对抗生成使用两个网络（生成器和鉴别器）来提高生成图像的清晰度。 给定视频的过去四帧，生成器将学习为下一帧生成准确的预测。 给定生成的图像或真实世界的图像，鉴别器将学习正确地对生成的图像和真实图像进行分类。 这两个网络“竞争”，生成器试图欺骗鉴别器将其输出分类为真实。 这迫使生成器创建与域中实际帧看起来非常相似的帧。 结果与比较 我在Pac