摘要
图像翻译旨在学习不同图像域之间的映射关系，是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在众多应用中展现出巨大潜力，例如风格迁移、目标变换和图像修复等。
生成对抗网络(GAN)作为一种强大的深度生成模型，近年来在图像翻译领域取得了显著的成果。
本文首先介绍图像翻译和生成对抗网络的基本概念，然后综述基于生成对抗网络的图像翻译算法的研究现状，包括其基本原理、主要方法和典型应用，并对不同方法的优缺点进行分析比较。
最后总结该领域面临的挑战并展望未来研究方向。
关键词：图像翻译，生成对抗网络，深度学习，计算机视觉，图像生成
图像翻译旨在将图像从源域转换到目标域，同时保留源域的关键信息，例如将白天场景的图像转换为夜晚场景的图像，或者将马的图像转换为斑马的图像。
传统的图像翻译方法通常依赖于手工设计的特征和规则，难以处理复杂的图像转换任务。
近年来，深度学习的快速发展为图像翻译提供了新的解决思路。
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种强大的深度生成模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。
生成器的目标是生成尽可能真实的图像来欺骗判别器，而判别器的目标是区分真实图像和生成图像。
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