GAN模型中，输入一般被随机噪声，那么如何将输入该为一张实际图像，然后利用生成器使其成为与真实图像类似的图像？比如，将DCGAN模型中的随机噪声改为真实图像，该如何重新设计生成器的结构？或者在原始GAN中，该如何改结构？
注：真实数据集容量为1,但是不是做风格迁移，所以不用CycleGAN；只是希望利用GAN将输入图像改为与真实图像类似的图像。
https://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/78535795 这个大概介绍 希望能帮到你
可能可以试一下cedGAN，这个网络是用来实现插值的，他的输入就是降采样的图像
请问您有没有解决这个问题