手写字体生成是计算机视觉和模式识别领域的一项重要研究课题，在艺术设计、教育和个性化定制等领域具有广泛的应用前景。

近年来，生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）作为一种强大的深度生成模型，在图像生成、图像翻译和风格迁移等方面取得了显著的成果，为手写字体生成提供了新的思路和方法。

本文首先介绍手写字体生成和生成对抗网络的相关概念和背景，然后综述基于生成对抗网络的手写字体生成的研究现状，包括常用的网络结构、损失函数设计、数据集以及评价指标等方面。

接着，本文重点阐述几种典型的手写字体生成方法，并比较分析它们的优缺点。

最后，总结现有研究存在的问题和挑战，并展望未来的研究方向。

关键词：手写字体生成；生成对抗网络；深度学习；计算机视觉；模式识别

1.1手写字体生成
手写字体生成是指利用计算机自动生成handwrittencharacters的技术，其目标是使生成的字体样本尽可能接近真实的手写效果。

手写字体生成在个性化字体设计、艺术创作、手写识别等领域具有广泛的应用价值。

1.2生成对抗网络
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型，由Goodfellow等人于2014年首次提出[8]。

GAN的核心思想是通过生成器和判别器之间的对抗训练，使生成器能够学习到真实数据的分布，从而生成以假乱真的样本。