本文文献是关于生成对抗网络（GAN）框架及其在视觉合成领域的应用和算法进行概述，包括图像翻译、处理、合成高分辨率照片等，并讨论其在内容创作中的应用。

Aug, 2020

综述文章介绍了生成对抗网络 (GANs) 在图像合成领域的各种应用，包括图像到图像的转换、融合图像生成、标签到图像映射和文本到图像生成，并总结了基于模型、特定于架构、约束、损失函数、评估度量和培训数据集开发思路等各种领域进展和具体实现，并提出了未来发展的潜在方向。

Dec, 2020

本研究探讨和提出了这些框架的分类法及其在各种图像到图像合成和文本到图像合成应用中的使用。

Aug, 2019

利用递归神经网络和深度卷积生成对抗网络构建了新的深度架构和 GAN 公式，将字符转换为像素，有效地将文本和图像建模相结合，从而实现了从详细文本描述中生成花和鸟的逼真图像的能力。

May, 2016

本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用，讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。

Oct, 2017

该论文综述了生成对抗网络在文本到图像合成方面的发展以及面临的挑战，提出了一些研究方向，包括评估指标、数据集和模型架构设计等方面的改进。

Jan, 2021

本文系统介绍了传统方法和深度学习方法，尤其是生成对抗网络（GAN）在面部合成方面的应用及其对身份保护的重要性，并讨论未解决的困难和未来研究方向。

Jun, 2017

生成对抗网络（GANs）是在多个领域中生成逼真、多样化数据的强大工具。本研究综述了 GANs 的潜在架构、验证指标和应用领域，并探讨了 GAN 与 Jensen-Shannon 散度之间的深刻联系以及 GAN 框架的最优性特征。对 GAN 变体的效率、模型架构以及训练障碍和解决方案进行了评估，并详细讨论了 GAN 与 Transformer、物理信息神经网络、大型语言模型和扩散模型等新开发的深度学习框架的整合。最后，揭示了该领域的若干问题和未来研究方向。

Aug, 2023

本文主要介绍了使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像合成的研究。作者总结了最近应用 GAN 进行交叉模态大脑图像合成的进展，包括 CT 合成 PET、CT 合成 MRI、MRI 合成 PET 以及相反的方向。

May, 2023

本文提出一种改进的基于 GAN 的文本图像生成方法，通过优化感知损失函数，可以生成更具感染力、质量更高的鸟和花卉的合成图像。

Aug, 2017