GAN（Generative Adversarial Networks，生成式对抗网络）是一种常用于生成模型的深度学习架构，包括以下几种常见的GAN对抗网络：
原始GAN（GAN）：最初的GAN是由Goodfellow等人于2014年提出的，包括一个生成器和一个判别器，通过对抗训练的方式学习生成数据分布。
条件GAN（CGAN）：在原始GAN的基础上，将生成器和判别器的输入增加了条件变量，以此来控制生成器生成的样本。
无监督条件GAN（ACGAN）：在条件GAN的基础上，引入了分类器，将判别器输出的结果既用于区分真实数据和生成数据，同时也用于区分不同的标签。
逆向生成模型（BiGAN）：在原始GAN的基础上，将判别器输出的特征作为生成器的输入，以此来实现从特征向量到样本的生成。
可变形GAN（DeformableGAN）：生成器和判别器都由可变形卷积模块组成，可以在生成和判别过程中学习到更加准确的空间变形。
生成式对抗流（Glow）：Glow使用可逆流模型来建模数据分布，以此来实现更加高效的样本生成。
除了上述几种常见的GAN对抗网络外，还有一些其他的GAN变体，如WGAN、LSGAN、DRAGAN等等。这些GAN对抗网络在不同的应用场景下，可能会具有更好的性能和表现。
原始GAN（GAN）：最初的GAN是由Goodfellow等人于2014年提出的，包括一个生成器和一个判别器，通过对抗训练的方式学习生成数据分布。
条件GAN（CGAN）：在原始GAN的基础上，将生成器和判别器的输入增加了条件变量，以此来控制生成器生成的样本。
无监督条件GAN（ACGAN）：在条件GAN的基础上，引入了分类器，将判别器输出的结果既用于区分真实数据和生成数据，同时也用于区分不同的标签。
逆向生成模型（BiGAN）：在原始GAN的基础上，将判别器输出的特征作为生成器的输入，以此来实现从特征向量到样本的生成。
可变形GAN（DeformableGAN）：生成器和判别器都由可变形卷积模块组成，可以在生成和判别过程中学习到更加准确的空间变形。
生成式对抗流（Glow）：Glow使用可逆流模型来建模数据分布，以此来实现更加高效的样本生成。
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