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生成对抗网络（GAN）的诞生标志着计算机视觉领域的一次重要突破。2014年，这种基于深度学习的模型凭借其简单易用且在推理阶段能够快速生成高质量样本的特性，成为计算机视觉应用的理想选择。这种独特的特性使得GAN在多个实际场景中得到了广泛应用。

然而，尽管GAN在生成样本方面展现出强大的能力，但在实践应用中仍然存在明显的局限性。早期的GAN模型主要针对低分辨率数据集进行训练和推理，比如MNIST（28×28图像）和CIFAR10（32×32图像）。这些相对简单的数据集确实能够充分体现GAN的生成能力，但在面对高分辨率或复杂场景数据时，GAN的性能却显得不足。

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