尽管生成式对抗网络(GAN)的历史并不长，但它已被广泛地研究和用于各种任务，包括其最初的目的，即合成样品的生成。然而，将GAN用于具有不同神经网络结构的不同数据类型，由于其在训练方面的局限性，使得模型很容易出现混乱。