生成对抗网络国内外研究现状

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由于其强大的生成能力和广泛的应用，引起了广泛的研究兴趣。以下是GAN在国内外的研究现状：

1. 国外研究现状：

（1）GAN的应用领域不断扩展，包括图像生成、语言生成、视频生成等。

（2）GAN的结构和训练算法也在不断改进，例如Wasserstein GAN、Conditional GAN、Cycle GAN、Progressive GAN等。

（3）GAN的应用场景也在不断增加，例如虚拟现实、自动驾驶、医疗影像分析等领域。

2. 国内研究现状：

（1）国内研究者在GAN的结构和算法方面也取得了一些进展，例如SEGAN、CGAN、GANomaly等。

（2）国内研究者也在不同领域应用GAN，例如图像修复、风格迁移、人脸识别等。

（3）此外，国内研究者也在GAN的可解释性和稳定性方面进行了一些研究。

总的来说，GAN在国内外的研究都非常活跃，并且有着广泛的应用前景。