面向计算机视觉的GAN综述：近期研究、分析与分类

过去几年中，深度学习领域经历了数次革命，主要由生成对抗网络（GANs）的巨大影响引领。GAN不仅在其模型定义上提供了独特的架构，还生成了令人惊叹的结果，对社会产生了直接影响。由于GAN带来的显著改进和新研究领域，学界不断提出新研究，几乎让人难以跟上时代。本综述旨在提供GAN的总体概览，展示最被广泛认可的变体的最新架构、损失函数优化、验证指标和应用领域。将评估模型架构不同变体的效率，并展示最佳应用领域；作为过程的重要部分，将分析评估GAN性能的不同指标和常用损失函数。本综述的最终目标是总结具有更好结果的GAN的演进与性能，以指导该领域未来的研究者。