简介：摘要： 本文详细阐述了基于 Wasserstein 生成对抗网络（WGAN）在图像领域的应用与发展。WGAN 作为一种改进的生成对抗网络，在解决传统 GAN 训练不稳定等问题上具有显著优势。从 WGAN 的理论基础出发，深入分析其在图像生成、图像超分辨率、图像修复、图像去噪等在工业、农业、医学、新能源等的应用，探讨了其与其他技术的融合以及面临的挑战，并对未来发展趋势进行了全面展望。
基于Wasserstein 生成对抗网络的图像领域应用与发展
