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

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

生成对抗网络（GANs）已经成为计算机视觉领域的工作马，近年来在生成模型的研究中发挥了重要作用。这篇综述论文以时间顺序呈现了关于 GAN 的理论和应用的多个重要的里程碑研究工作，填补了现有综述中缺失的从时间角度出发解决多个 GAN 模型的挑战的方面。

Nov, 2023

本论文对生成对抗网络在隐私和安全领域的最新研究进行了综述和分类分析，探讨了潜在的应用以及未来的研究方向。

Jun, 2021

本文综述了生成模型的最新应用 —— 生成对抗网络（GAN）及其在计算机视觉和机器学习领域的实际应用，讨论了 GAN 训练中的困难和障碍，并调查了不同研究者提出的训练方案，以求实现 GAN 的稳定训练，最后探讨了与该主题相关的新问题和研究方向。

Jun, 2020

本文提供了生成对抗网络在图像合成中的方法分类、文本到图像合成和图像到图像翻译的不同模型的回顾、以及一些评估指标及未来可能的研究方向。

Mar, 2018

本文主要讨论生成对抗网络的应用和基本操作，介绍了 GAN 如何学习高维度、复杂的真实数据分布，并不需要假设分布，同时讨论了 GAN 加入自动编码器框架、用于图像合成、图像编辑和分布学习等多种变体。

Nov, 2017

本文从算法、理论和应用三个方面综述了各种生成对抗网络（GANs）算法的动机、数学表示和结构特点，比较了不同 GANs 方法的共同性和差异，探讨了 GANs 相关的理论问题以及在图像处理、自然语言处理、医疗领域、数据科学等领域的应用，并指出了未来 GANs 的开放性研究问题。

Jan, 2020

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

该综述性论文详细讨论了 GAN 在医学图像分析中的应用，强调了其用于数据模拟和标注数据稀缺性方面的潜在优势，并讨论了未来的研究方向。

Sep, 2018