本文提出了一种生成式对抗网络的扩展 ——ARTGAN，用于合成具有抽象特征的艺术品等复杂挑战性图像。通过允许唯一标签信息的反向传播，该方法更快地进行学习并且能够更好地生成高质量的图像。实验显示，ARTGAN 可以创造出逼真的艺术作品，并能够生成全局外观自然、清晰的实际图像。

Feb, 2017

本文探讨了一种对 StyleGAN 体系结构的条件扩展方法，通过使用合成类别条件提高网络的可控性和结果的分辨率，同时研究了提取这些类别条件的方法以增加人的可解释程度。实验证明，条件模型相对于无条件的模型可以更好的嵌入细节，产生更多样化和高质量的输出结果。

Sep, 2019

本研究提出了一种利用生成对抗网络通过增加生成的艺术品的新颖性从而实现创造性创作的新系统，研究表明该系统生成的艺术品与当代艺术家创作的艺术品在多个方面得到了人类受试者的高度评价。

Jun, 2017

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

该研究旨在通过使用基于条件生成对抗网络（CGAN）的新框架来提高图像字幕生成的自然性和多样性，其中一个生成器可以根据图像生成描述，并使用一个评估器来评估描述与视觉内容的匹配程度。

Mar, 2017

提出了一种单一的文本到图像生成和操纵的流程，其中在我们的流程的第一部分，介绍了 TextStyleGAN 这个在文本上进行训练的模型；第二部分使用预训练的 TextStyleGAN 权重进行语义面部图像操纵，并通过在潜空间中找到语义方向来完成。我们展示了该方法可以用于广泛的面部图像属性操纵，并介绍了 CelebTD-HQ 数据集作为 CelebA-HQ 的扩展，其中包含了人脸及相应的文本描述。

May, 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

使用条件生成对抗网络（conditional GANs）从语义标签图中合成高分辨率照片般真实的图像，并通过使用新的对抗性损失、多尺度生成器和鉴别器体系结构，生成 2048x1024 的视觉吸引力结果。此外，我们将我们的框架扩展到与两个额外功能的交互式视觉操作，它们是：将对象实例分割信息整合进去以进行对象操作（如删除 / 添加对象和更改对象类别），以及提出一种方法，可以在给定相同输入的情况下，生成不同的结果，允许用户交互式地编辑对象外观。人的意见研究表明，我们的方法在深层图像合成和编辑方面的质量和分辨率方面都显着优于现有方法。

Nov, 2017

本文提出了一种通过使用面部覆盖蒙版的条件生成式对抗网络生成更具多样性、质量、可控性的逼真面部，该方法可用于本地面部编辑、面部合成和交换，同时提供了数据增强的选项以加强面部分析的性能。

May, 2019

本文提出了一种新的自动绘画模型，用于解决黑白素描自动上色问题，实验结果表明自动绘画模型的性能优于现有的图像合成方法。

May, 2017