摘要
卡通图像生成是近年来计算机视觉和人工智能领域的一个研究热点，它在娱乐、游戏、教育等领域有着广泛的应用前景。
生成对抗网络（GAN）作为一种强大的深度生成模型，在卡通图像生成任务中展现出巨大的潜力。
本文首先介绍了卡通图像生成的研究背景和意义，以及生成对抗网络的基本原理和发展历程。
接着，对现有的基于生成对抗网络的卡通图像生成模型进行了分类和综述，分析了不同模型的优缺点和适用场景。
最后，探讨了卡通图像生成领域未来可能的研究方向，例如提高生成图像的质量和多样性、增强模型的可控制性和可解释性等。
关键词：卡通图像生成；生成对抗网络；深度学习；计算机视觉；图像生成
1.1卡通图像卡通图像是指一种经过艺术化处理的图像，其特点是线条简洁、色彩鲜明、形象夸张，具有强烈的视觉冲击力和艺术感染力。
与真实图像相比，卡通图像更加抽象和概括，但也更能突出主题和表达情感。
1.2生成对抗网络（GAN）生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种深度学习模型，由Goodfellow等人[21]于2014年提出。
其核心思想是通过生成器和判别器之间的对抗博弈来学习真实数据的分布，从而生成以假乱真的数据样本。
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