2014年，Ian GoodFellow提出了生成对抗网络（GAN），成为早期最著名的生成模型。GAN采用零和博弈策略，在图像生成中应用广泛。
GAN的提出标志着生成模型领域的一次革命。在之前的模型中，生成任务往往被认为是相对困难的，但GAN通过引入生成器和判别器的对抗机制，成功地推动了生成模型的发展。生成器的任务是产生与真实数据相似的样本，而判别器的任务是区分真实数据和生成数据。这种零和博弈的框架使得生成器和判别器之间形成一种动态平衡，推动彼此不断进步。
在GAN的基础上，出现了一系列改进和变体。其中，DCGAN引入了卷积层，使得网络更适用于图像生成任务。StytleGAN则通过学习图像的风格信息，实现了艺术风格的图像生成。CycleGAN则解决了无监督图像转换的问题，可以在不需要配对样本的情况下进行图像转换。
生成对抗神经网络的训练过程值得关注。在训练过程中，生成器通过特定分布随机生成向量，将其转换为图像样本。判别器则接收来自生成器和真实数据的输入，进行二分类的判别。双方不断进行对抗，生成器试图生成更逼真的数据，判别器则努力提高辨别真伪的准确性。这种竞争促使两者不断提高水平，使得生成器生成的数据更难以被判别器辨别。
基于GAN的应用广泛涉及图像处理领域。图像超分是其中之一，通过训练模型使其能够将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提升图像质量。人脸替换则通过生成对抗网络可以实现将一个人的脸替换为另一个人的脸，同时保持图像的真实感。卡通头像生成是另一个有趣的应用，通过学习卡通风格，生成器可以将真实头像转换为卡通风格的头像，呈现出一种有趣的效果。
尽管生成对抗神经网络在图像生成领域取得了显著的成就，但在应用过程中也面临一些挑战。其中之一是模型的训练稳定性问题，由于生成器和判别器的对抗机制，训练过程可能会变得不够稳定，甚至出现训练崩溃的情况。另外，生成的样本可能存在一定的偏差，需要通过不断改进网络结构和优化算法来解决这些问题。
