生成对抗网络驱动下人体局部图像合成的技术突破与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，图像合成技术作为计算机视觉领域的关键研究方向，正以前所未有的速度蓬勃发展，不断拓展着其应用边界。生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GANs）作为图像合成领域的核心技术之一，自2014年被提出以来，便在学术界和工业界掀起了研究与应用的热潮，成为推动图像合成技术迈向新高度的强大引擎。

GANs的核心架构由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个相互对抗的神经网络组成，二者通过激烈的博弈过程，实现了从随机噪声