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单图像超分辨率（SISR）在图像处理领域起着重要作用。最近的生成对抗网络（GAN）可以在具有小样本的低分辨率图像上取得出色的结果。但是，几乎没有一些文献总结了SISR中不同的剂量。在本文中，我们从不同的角度对gan进行了比较研究。我们首先看一下甘斯的发展。第二，我们为图像应用中的大型和小样本中提供了流行的植物体系结构。然后，我们分析了基于gan的优化方法的动机，实施和差异，以及对图像超分辨率的歧视性学习，以受监督，半监督和无监督的方式来进行，在这些方面，通过整合不同的网络体系结构，先验知识，损失功能和多个任务来分析这些gans。接下来，我们通过SISR中的定量和定性分析在公共数据集上比较了这些受欢迎的gan的性能。最后，我们重点介绍了gan的挑战和SISR的潜在研究点。
图像超分辨率的生成对抗网络
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