导读
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 在过去几年中被广泛地研究,其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。到目前为止,已经提出了大量基于GANs的相关工作和综述。本文基于柏林圣三一大学计算机科学与统计学院的王正蔚博士与字节跳动AI实验室联合发表的一篇综述[1]为基础,详细的解读GANs的来龙去脉,同时为大家介绍近期一些相关工作,中间也会穿插一些笔者的见解。最后,本文也将列出一些可探索的未来研究方向,希望能给予读者一些启发。