【供参考的the-gan-zoo，列出的GAN相关模型和论文】想学习，更多的GAN相关的模型和论文，可参考https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo
以下是来自该作者的 github上 整理的部分论文，
如果需要查看更多，请前往https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo
- 3D-ED-GAN - 使用3D生成对抗网络和循环卷积网络进行形状修复
- 3D-GAN - 通过3D生成 - 对抗建模（github）学习对象形状的概率潜在空间
- 3D-IWGAN - 用于3D对象生成和重建的改进的对抗系统（github）
- 3D-PhysNet - 3D-PhysNet：学习非刚性物体变形的直观物理学
- 3D-RecGAN - 从具有对抗性学习的单个深度视图的3D对象重建（github）
- ABC-GAN - ABC-GAN：自适应模糊和控制，用于提高生成对抗网络（github）的训练稳定性
- ABC-GAN - 生命的GAN ：用于可能性自由推理的生成性对抗网络
- AC-GAN - 辅助分类器 GAN的条件图像合成
- acGAN - 使用条件生成对抗网络进行面部老化
- ACGAN - 基于生成对抗网络的无掩盖信息隐藏
- ACtuAL - ACtuAL：在对抗性学习下的演员 - 评论家
- AdaGAN - AdaGAN：提升生成模型
- 自适应GAN - 使用类条件 GAN 自定义对抗示例生成器
- AdvEntuRe - AdvEntuRe：用知识引导的例子进行文本蕴涵的对抗性训练
- AdvGAN - 使用对抗性网络生成对抗性示例
- AE-GAN - AE-GAN：用GAN消除对抗性
- AEGAN - 基于自动编码器的生成性对抗网络的学习逆映射
- AF-DCGAN - AF-DCGAN：幅度特征深度卷积GAN用于室内定位系统中的指纹构建
- AffGAN - 用于图像超分辨率的摊销MAP推理
- AL-CGAN - 学习从属性和语义布局生成室外场景的图像
- ALI - 异端学习推理（github）
- AlignGAN - AlignGAN：学习将跨域图像与条件生成对抗网络对齐
- AlphaGAN - AlphaGAN：用于自然图像消光的生成对抗网络
- AM-GAN - 激活最大化生成对抗网
- AmbientGAN - AmbientGAN：有损测量的生成模型（github）
- AMC-GAN - 具有外观和运动条件的视频预测
- AnoGAN - 用生成对抗网络进行无监督异常检测以指导标记发现
- APD - 贝叶斯神经网络海床的对抗蒸馏
- APE-GAN - APE-GAN：用GAN消除对抗扰动
- ARAE - 用于生成离散结构的异常正则化自动编码器（github）
- ARDA - 用于域适应的对抗性表示学习
- ARIGAN - ARIGAN：使用Generative Adversarial Network的合成拟南芥植物
- ArtGAN - ArtGAN：使用条件分类GAN的艺术作品合成
- ASDL-GAN - 使用生成对抗网络的自动隐写失真学习
- ATA-GAN - 注意意识生成对抗网络（ATA-GAN）
- 注意-GAN - 用于野外图像中对象变换的注意GAN
- AttGAN - 任意面部属性编辑：只改变你想要的东西（github）
- AttnGAN - AttnGAN：使用注意生成对抗网络生成细粒度文本到图像生成（github）
- AVID - AVID：对抗性视觉不规则检测
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- b-GAN - 密度比估计视角下的生成对抗网
- BAGAN - BAGAN：使用平衡GAN进行数据扩充
- 贝叶斯GAN - 深层次和分层隐式模型
- 贝叶斯GAN - 贝叶斯GAN（github）
- BCGAN - 贝叶斯条件生成Adverserial网络
- BCGAN - 双向条件生成对抗网络
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- BGAN - 用于图像检索的二进制生成对抗网络（github）
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- DTR-GAN - DTR-GAN：用于视频摘要的扩张时间关系对抗网络
- DualGAN - DualGAN：用于图像到图像转换的无监督双重学习
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- DVGAN - 使用DVGAN的人体运动建模
- 动态转移GAN - 动态转移GAN：通过将任意时间动态从源视频转移到单个目标图像来生成视频
- E-GAN - 进化生成对抗网络
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- EBGAN - 基于能量的生成对抗网络
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- ED // GAN - 通过正则化稳定生成对抗网络的训练
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- ExGAN - 具有示例性生成对抗网络的眼睛绘画
- ExposureGAN - 曝光：白盒照片后处理框架（github）
- ExprGAN - ExprGAN：具有可控表达强度的面部表情编辑
- f-CLSWGAN - 用于零射击学习的特征生成网络
- f-GAN - f-GAN：使用变分发散最小化训练生成神经采样器
- FairGAN - FairGAN：公平感知的生成对抗网络
- 公平GAN - 公平GAN
- FakeGAN - 使用生成对抗网络检测欺骗性评论
- FBGAN - 用于DNA的反馈GAN（FBGAN）：用于优化蛋白质功能的新型反馈环结构
- FBGAN - 特征化双向GAN：通过对抗学习的语义推理进行对抗性防御
- FC-GAN - 用于图像合成的快速收敛条件生成对抗网络
- FF-GAN - 面向野外的大姿态脸部正面化
- FGGAN - 用于细粒度图像搜索的对抗性学习
- 虚构的GAN - 虚构的GAN：用历史模型训练GAN
- FIGAN - 具有多尺度深度损失函数和生成对抗网络的帧插值
- Fila-GAN - 用GAN 合成带状结构图像
- 一阶GAN - 一阶生成对抗网络（github）
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- Flow-GAN - Flow-GAN：在生成模型中桥接隐式和规定的学习
- FrankenGAN - rankenGAN：使用样式同步GAN构建质量模型的引导细节综合
- FSEGAN - 利用生成对抗网络探索语音增强，实现鲁棒语音识别
- FTGAN - 从正交信息生成分层视频：光流和纹理
- FusedGAN - 用于条件图像生成的半监督FusedGAN
- FusionGAN - 学习用生成的对抗性双重学习来融合音乐类型
- FusionGAN - 生成融合图像：一个人的身份和另一个人的形象
- G2-GAN - 几何引导的对抗性面部表情合成
- GAAN - 生成性对抗自动编码器网络
- GAF - 用于更有条件的对抗性学习的生成性对抗性森林
- GAGAN - GAGAN：几何意识的生成性逆向网络
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- MV-BiGAN - 多视图生成对抗网络
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- PAN - 用于图像到图像转换的感知对抗网络
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- 感知GAN - 用于小目标检测的感知生成对抗网络
- PGAN - 概率生成对抗网络
- PGD??-GAN - 使用GAN Priors解决线性反问题：一种具有可证明保证的算法
- PGGAN - 基于补丁的图像修复与生成对抗网络
- PIONEER - 先锋网络：逐步发展的生成自动编码器
- Pip-GAN - 用于多属性面部图像生成的流水线生成对抗网络
- pix2pix - 使用条件对抗网络的图像到图像转换（github）
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- PixelGAN - PixelGAN自动编码器
- PM-GAN - PM-GAN：使用部分模态进行动作识别的判别表示学习
- PN-GAN - 用于人员重新识别的姿态归一化图像生成
- POGAN - 用于单图像去雾的感知优化生成对抗网络
- Pose-GAN - 姿势知道：通过生成姿势期货进行视频预测
- PP-GAN - 用于面部识别的隐私保护GAN
- PPAN - 保护隐私网络的隐私
- PPGN - 即插即用生成网络：潜在空间中图像的条件迭代生成
- PrGAN - 多目标二维视图的三维形状感应
- ProGanSR - 一种完全渐进的单图像超分辨率方法
- 渐进式GAN - 用于改进质量，稳定性和变化的 GAN的逐步增长（github）
- PS-GAN - Pedestrian-Synthesis-GAN：在真实场景中生成行人数据
- PSGAN - 周期空间GAN学习纹理流形
- PSGAN - PSGAN：用于遥感图像泛锐化的生成性对抗网络
- PS2-GAN - 使用多对抗网络的高质量面部照片 - 草图合成
- RadialGAN - RadialGAN：利用生成对抗网络利用多个数据集改进特定目标的预测模型
- RaGAN - 相对论鉴别器：标准GAN中缺少的关键元素
- RAN - RAN4IQA：用于无参考图像质量评估的修复性对抗网（github）
- RankGAN - 语言生成的对抗性排名
- RCGAN - 具有循环条件GAN的实数（医疗）时间序列生成
- ReConNN - 基于重建神经网络的有限样本仿真物理场重建
- RefineGAN - 生成对抗网络中循环损失的压缩感知MRI重建
- ReGAN - ReGAN：RE [LAX | BAR | INFORCE]基于序列生成使用GAN（github）
- RegCGAN - 通过规则化条件GAN生成不成对的多域图像
- RenderGAN - RenderGAN：生成逼真的标记数据
- 类似 GAN - 类似生成对抗网络：具有相似属性的两个域
- ResGAN - 基于Resnet的条件图像恢复生成对抗网络
- RNN-WGAN - 使用无预训练的循环生成对抗网络生成语言（github）
- RoCGAN - 强大的条件生成对抗网络
- RPGAN - 使用多个随机投影稳定GAN训练（github）
- RTT-GAN - 用于可视段落生成的循环主题转换GAN
- RWGAN - 轻松的Wasserstein应用于GAN
- SAD-GAN - SAD-GAN：使用生成对抗网络的综合自动驾驶
- SAGA - 用于频谱感知的生成性对抗性学习
- SAGAN - 自我注意生成对抗网络
- SalGAN - SalGAN：使用生成对抗网络进行视觉显着性预测（github）
- sAOG - 深度结构化生成模型
- SAR-GAN - 利用CNN从SAR图像生成高质量可见图像
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- SCH-GAN - SCH-GAN：生成对抗网络的半监督跨模态哈希
- SD-GAN - 语义分解生成对抗网络的潜在空间
- Sdf-GAN - Sdf-GAN：具有多尺度对抗网络的半监督深度融合
- SEGAN - SEGAN：语音增强生成对抗网络
- SeGAN - SeGAN：分割和生成隐形
- Segan - Segan：医学图像分割中具有多尺度L1损失的对抗网络
- Sem-GAN - Sem-GAN：语义一致的图像到图像转换
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- SG-GAN - 面向属性操作的稀疏分组多任务生成对抗网络
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- SGAN - 隐写生成对抗网络
- SGAN - SGAN：生成性对抗网络的替代训练
- SGAN - 使用堆叠生成对抗网络和转移学习进行病变分割改善的CT图像增强
- sGAN - 使用多对比度MRI进行MRA图像合成的生成性对抗训练
- SiGAN - SiGAN：用于身份保护面部幻觉的暹罗生成对抗网络
- SimGAN - 通过对抗训练从模拟和无监督图像中学习
- SisGAN - 通过对抗性学习进行语义图像合成
- Sketcher-Refiner GAN - 从多模式MRI到对抗训练学习多发性硬化症中的髓鞘含量
- SketchGAN - 草图检索的对抗训练
- SketchyGAN - SketchyGAN：走向多样化和逼真的素描到图像合成
- SL-GAN - 半潜式GAN：学习从属性生成和修改面部图像
- SN-DCGAN - 用于无监督对象共定位的生成对抗网络
- SN-GAN - 生成对抗网络的频谱归一化（github）
- SN-PatchGAN - 使用门控卷积的自由形式图像修复
- Sobolev GAN - Sobolev GAN
- 社会GAN - 社会GAN：具有生成性对抗网络的社会可接受的轨迹
- Softmax GAN - Softmax GAN
- SoPhie - SoPhie：用于预测符合社会和物理约束的路径的细致GAN
- 语音驱动的动画GAN - 具有时间 GAN 的端到端语音驱动的面部动画
- Spike-GAN - 使用Generative Adversarial Networks合成逼真的神经群体活动模式
- 分裂GAN - 分裂生成对抗网络
- SR-CNN-VAE-GAN - 用于顺序数据生成的半循环CNN-VAE-GAN（github）
- SRGAN - 使用生成对抗网络的照片真实单图像超分辨率
- SRPGAN - SRPGAN：用于单图像超分辨率的感知生成对抗网络
- SS-GAN - 半监督条件GAN
- ss-InfoGAN - 用半监督指导InfoGAN
- SSGAN - SSGAN：基于生成对抗网络的安全隐写术
- SSL-GAN - 具有上下文条件生成对抗网络的半监督学习
- ST-CGAN - 用于联合学习阴影检测和阴影去除的堆叠条件生成对抗网络
- ST-GAN - 风格转移生成对抗网络：学习以不同方式玩国际象棋
- ST-GAN - ST-GAN：用于图像合成的空间变换器生成对抗网络
- StackGAN - StackGAN：使用堆叠生成对抗网络的文本到照片般逼真的图像合成（github）
- StainGAN - StainGAN：数字组织学图像的染色样式转移
- StarGAN - StarGAN：用于多域图像到图像转换的统一生成式对抗网络（github）
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- SteinGAN - 学习深能量模型：对比分歧与摊销的MLE
- 超级风扇 - 超级风扇：使用GAN以任意姿势集成面部地标定位和超现实世界低分辨率面部的超分辨率
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- SWGAN - 解决近似Wasserstein GAN到平稳性
- SyncGAN - SyncGAN：同步跨模态生成对抗网络的潜在空间
- S ^ 2GAN - 使用样式和结构对抗网络的生成图像建模
- table-GAN - 基于生成对抗网络的数据综合
- TAC-GAN - TAC-GAN - 文本条件辅助分类器生成对抗网络（github）
- TAN - 通过串联对抗网络概述着色
- tcGAN - 用于少量细粒度识别的跨模态幻觉
- TD-GAN - 用于无监督域自适应的任务驱动的生成建模：在X射线图像分割中的应用
- tempCycleGAN - 通过超现实主义改善外科训练模型：从真实手术中进行深层不成对的图像到图像翻译
- tempoGAN - tempoGAN：用于超分辨率流体流动的时间相干体积GAN
- TequilaGAN - TequilaGAN：如何轻松识别GAN样品
- Text2Shape - Text2Shape：通过学习联合嵌入从自然语言生成形状
- textGAN - 通过对抗训练生成文本
- TextureGAN - TextureGAN：用纹理贴片控制深度图像合成
- TGAN - 时间生成性对抗网
- TGAN - 对生成性对抗网络进行攻击
- TGAN - 具有二维稀疏编码的张量生成对抗网络：在实时室内定位中的应用
- TGANs-C - 创建你讲述的内容：从字幕生成视频
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- TP-GAN - 超越面部旋转：全局和局部感知GAN用于照片级真实感和身份保持正面视图合成
- Triple-GAN - 三生成对抗网
- tripletGAN - TripletGAN：训练具有三重损失的生成模型
- TV-GAN - TV-GAN：基于生成对抗网络的热到可见人脸识别
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- UNIT - 无监督的图像到图像转换网络（github）
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- UV-GAN - UV-GAN：用于姿势不变人脸识别的对抗性面部UV图完成
- VA-GAN - 使用Wasserstein GAN的视觉特征归因
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- VAE-GAN - 使用学习的相似性度量自动编码超出像素
- VariGAN - 从单视图生成多视图图像
- VAW-GAN - 使用变分自动编码Wasserstein生成对抗网络从未对齐语料库转换语音
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