摘要
图像修复作为计算机视觉领域的一项重要任务，旨在对图像中缺失或损坏的部分进行合理的填充，以生成视觉上自然的完整图像。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）的语义图像修复方法取得了显著的进展，成为该领域的研究热点。
本文首先介绍了图像修复和生成对抗网络的基本概念，然后综述了基于生成对抗网络的语义图像修复方法的研究现状，详细分析了不同方法的网络结构、损失函数设计、优缺点以及适用场景。
最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，例如多模态语义融合、三维图像修复以及模型的可解释性等。
关键词：图像修复；生成对抗网络；深度学习；语义信息；计算机视觉
图像修复是计算机视觉和图像处理领域的一项基础性研究课题，其目标是利用图像中已知区域的信息来填补图像中缺失或破损区域的内容，使得修复后的图像看起来自然、真实，并尽可能地符合人类视觉感知。
图像修复技术在现实生活中有着广泛的应用，例如：文物修复、照片编辑、目标移除、视频处理等。
早期的图像修复方法主要基于图像的纹理信息进行修复，例如基于样本块的方法、基于偏微分方程的方法等。
这类方法在处理小面积、纹理简单的缺失区域时能够取得较好的效果，但在处理大面积、结构复杂的缺失区域时往往效果不佳。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是生成对抗网络（GANs）的提出，为图像修复领域带来了新的突破。
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