摘要
图像生成作为计算机视觉领域的核心问题之一，近年来在生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）的推动下取得了显著进展。
GAN通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够学习到复杂的数据分布，从而生成逼真的图像。
本论文回顾了图像生成技术的发展历程，重点阐述了生成式对抗网络的基本原理、模型结构和训练方法。
在此基础上，详细介绍了基于GAN的图像生成方法，包括深度卷积生成式对抗网络、条件生成式对抗网络、循环生成式对抗网络等，并分析了各自的优缺点和适用场景。
最后，总结了基于GAN的图像生成方法的应用现状，并展望了未来的研究方向。
关键词：图像生成；生成式对抗网络；深度学习；计算机视觉；深度卷积生成式对抗网络
图像生成是指利用计算机算法自动生成逼真图像的技术，是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着深度学习技术的快速发展，图像生成技术取得了突破性进展，并在多个领域展现出巨大的应用潜力，例如图像编辑、艺术创作、医学影像分析等。
传统的图像生成方法主要依赖于人工设计的特征和规则，例如纹理合成、形状模型等，难以生成复杂逼真的图像。
近年来，深度学习的兴起为图像生成带来了新的机遇。
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