摘要
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，对抗生成网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）作为一种强大的图像生成方法，在动漫人像生成领域展现出巨大的潜力。
本文首先介绍了对抗生成网络和动漫人像生成的基本概念，并概述了其研究意义。
然后，对基于GAN的动漫人像生成研究现状进行了全面综述，包括主流模型、数据集和评价指标等方面，并重点分析了不同模型的优缺点和适用场景。
此外，本文还讨论了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：对抗生成网络；动漫人像生成；深度学习；图像生成；计算机视觉
1.引言近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习的兴起，图像生成领域取得了显著的进展。
其中，对抗生成网络(GAN)作为一种新兴的生成模型，因其强大的生成能力和广泛的应用前景而备受关注。
对抗生成网络(GAN)是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人于2014年首次提出[18]。
它由两个神经网络组成：生成器和判别器。
生成器的目标是生成尽可能逼真的虚假样本，而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
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