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

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

本文研究机器学习中生成对抗网络（GANs），特别关注艺术方面的应用，以最先进的 StyleGAN2 为例，尝试生成专辑封面并通过艺术风格进行个性化定制。

Dec, 2022

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

本文使用生成对抗网络的生成结果作为认知组件，以增强角色设计师在为不同的多媒体项目概念化新角色时的创造力。同时，本文通过在新的可视化角色数据集上使用单个图形处理器从头开始训练不同的 GAN 架构（包括转移学习和数据增强技术），并使用混合方法评估了生成视觉品质对角色设计师机构概念化新角色的认知价值。研究表明，本方法对该上下文的实施非常有效，将作为一个由人与机器共同设计的工作流程进一步评估。

May, 2023

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