必读论文 | 生成对抗网络经典论文推荐10篇

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过让两个神经网络进行对抗，生成高质量的数据。自从GAN被提出以来，它已经在图像生成、图像修复、超分辨率等多个领域取得了显著成果。本文将为您推荐10篇经典的GAN论文，让您深入了解GAN的原理和应用。

1. Generative Adversarial Networks

这是GAN的经典论文，由Goodfellow等人在2014年发表。该论文提出了生成器和判别器两个神经网络，通过两者之间的对抗训练，生成高质量的数据。

1. Conditional Generative Adversarial Nets

这篇论文由Mirza和Osindero在2014年发表，提出了条件生成对抗网络（Conditional GAN）。该模型可以生成具有特定标签的数据，例如根据文本描述生成图像。

1. Unsupervised Learning from Raw Images Using a Generative Adversarial Network

这篇论文由Radford等人在2015年发表，提出了一种无监督的GAN模型。该模型可以从未标记的数据中学习表示，并生成新的图像。

1. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

该论文由Radford等人在2016年发表，将卷积神经网络引入到GAN中，实现了更高质量的图像生成。该模型还提出了转置卷积层，使得生成器可以学习到更复杂的空间结构。

1. Generative Adversarial Networks with Wasserstein Loss

这篇论文由Arjovsky等人在2017年发表，提出了一种使用Wasserstein损失函数的GAN模型。该模型可以解决GAN训练过程中的一些问题，例如模式崩溃和数值稳定性。

1. Progressive GANs

这篇论文由Karras等人在2017年发表，提出了一种渐进式GAN模型。该模型通过逐步增加生成器和判别器的复杂性，实现了高质量的图像生成。

1. StyleGAN

StyleGAN是另一篇经典的GAN论文，由Karras等人在2019年发表。该模型通过学习输入数据的风格表示，实现了高质量的图像生成和风格迁移。

1. EBGAN: Enhanced Boundary and Guided Attention Generative Adversarial Networks

这篇论文由Zhao等人在2019年发表，提出了一种增强型边界和引导注意力GAN模型。该模型通过引入边界损失和注意力机制，提高了图像生成的分辨率和质量。

1. StackGAN: Text-to-Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks

这篇论文由Zhang等人在2019年发表，提出了一种堆叠式GAN模型。该模型可以将文本描述转换为高质量的图像，广泛应用于文本到图像的生成任务。

1. Swin-L: A Strong Baseline for Image Generation and Semantic Segmentation with Vision Transformers

这篇论文由Liu等人在2021年发表，将Transformer结构引入到GAN中，提出了Swin-L模型。该模型在图像生成和语义分割任务上取得了优异的表现。

以上是经典GAN论文的推荐列表。通过阅读这些论文，您可以深入了解GAN的原理和应用。同时，您还可以参考这些论文中的实验和代码实现，提高自己的实践能力。