GAN在生成模型中非常重要，但存在训练不稳定和梯度消失等问题。WGAN及其改进版WGAN-GP通过使用Wasserstein距离解决了这些问题，提供了更稳定的训练和更丰富的生成样本。WGAN-GP还引入了梯度惩罚，进一步提升了生成效果。
本文介绍了一种新的医学图像翻译架构——Ambient-Pix2PixGAN，利用条件生成对抗网络在噪声数据上成功训练，生成高质量图像。同时，研究提出了基于U-net的Npix2Cpix，用于将嘈杂水印图像转换为清晰图像，并提高水印分类准确性。
[Updated on 2018-09-30: thanks to Yoonju, we have this post translated in Korean!] [Updated on 2019-04-18: this post is also available on arXiv.] Generative adversarial network (GAN) has shown...
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