GAN生成图像综述.pdf

围绕 GAN 的研究 的研究 可以分为两条主线，一是 可以分为两条主线，一是 可以分为两条主线，一是 理论主线， 理论主线， 从数学理论上研究如何解决 从数学理论上研究如何解决 从数学理论上研究如何解决 GAN 的不稳定性和模式崩塌问题 的不稳定性和模式崩塌问题 的不稳定性和模式崩塌问题 ，或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 二 是应用主线， 致力于 将 GAN 应用于计算机视觉领域 应用于计算机视觉领域 应用于计算机视觉领域 、利用 GAN 进行 图像生成 （指定图像合成、 （指定图像合成、 （指定图像合成、 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 将 GAN 应用于 应用于 NLP 或其它领域 其它领域 。利用 GAN 进行 图像生 成和转换 是当前 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 GAN 在图像合成中 在图像合成中 的巨大潜力。