魏富强，古兰拜尔·吐尔洪，买日旦·吾守尔

新疆大学 信息科学与工程学院，乌鲁木齐 830046

伴随着信息技术的革新、硬件设备的算力不断更替，人工智能在信息化社会蓬勃发展，以生成模型[1]为代表的机器学习领域，持续受到研究者关注。它被广泛应用于计算机视觉方向，如图像生成[2-4]、视频生成[5-7]等任务；以信息隐写[8-9]、文本生成[10]等任务为代表的自然语言处理方向；音频领域的语音合成[11]等方向，并且在这些任务中，生成模型均表现出了与其他模型相比惊人的效果。

相比其他生成模型，2014年由Goodfellow等人[12]首次提出的生成对抗网络模型在生成图像数据方面的表现令研究者惊异，目前它在计算机视觉、医学、自然语言处理等领域的研究一直保持着活跃状态。此外，生成对抗网络模型的研究工作主要集中在以下两个方面：一是聚焦于理论线索尝试提高生成对抗网络的稳定性和解决它的训练问题[13-17]，或考虑从不同的角度如信息论[18-19]和模型效率[20-22]等方面丰富其结构；二是关注于生成对抗网络在不同应用领域内的变体结构和应用场景[13，23-24]。除了图像合成，生成对抗网络还在其他方向成功应用，如图像的超分辨率[25]、图像描述[26]、图像修复[27]、文本到图像的翻译[28]、语义分割[29]、目标检测[30-31]、生成性对抗攻击[32]、机器翻译[33]、图像融合[34-37]及去噪[38]。基于以上论述，系统地在理论和应用层面研究生成模型具有重要的意义。

本文首先介绍了生成式模型的基本原理，阐述了生成对抗网络的理论支撑。……