CGAN（Conditional GAN）
CGAN(condaitional)
原始GAN缺点
生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标不明确，可控性不强针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题，MehdiMirza等人提出了cGAN,其核心在于将属性信息y融入生成器G和判别器D中，属性y可以是任何标签信息，例如图像的类别、人脸图像的面部表情等。
CGAN
cGAN的中心思想是希望可以控制GAN生成的图片，而不是单纯的随机生成图片。具体来说，ConditionalGAN在生成器和判别器的输入中增加了额外的条件信息，生成器生成的图片只有足够真实且与条件相符，才能够通过判别器。
cGAN将无监督学习转为有监督学习使得网络可以更好地在我们的掌控下进行学习！比如，我们输入条件狗生成一张狗的图片输入条件猫生成一张猫的图片
CGAN模型架构（与传统GAN添加判别输入）
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