摘要
漫画作为一种独特的艺术形式，近年来在数字娱乐领域展现出巨大的潜力。
然而，传统漫画创作过程耗时费力，对创作者的绘画技巧要求较高。
随着人工智能技术的飞速发展，利用深度学习技术进行自动漫画生成成为可能，并受到了学术界和工业界的广泛关注。
本文献综述重点关注基于循环生成对抗网络（RecurrentGenerativeAdversarialNetworks，RNN-GANs）的漫画生成技术。
首先，介绍了漫画生成和RNN-GANs的相关概念，阐述了RNN-GANs在漫画生成中的优势。
接着，回顾了漫画生成领域的研究现状，详细分析了基于RNN-GANs的漫画生成方法，比较了不同方法的优缺点。
此外，还讨论了当前研究面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：漫画生成；循环生成对抗网络；深度学习；图像生成；人工智能
漫画作为一种以夸张、幽默、讽刺等手法表现故事情节的艺术形式，在全球范围内拥有广泛的受众群体。
随着数字娱乐产业的蓬勃发展，漫画在数字阅读、动画制作、游戏开发等领域展现出巨大的应用价值。
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