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量子生成对抗网络（QGANs）已成为量子机器学习领域极具前景的研究方向，它融合量子计算与对抗训练的优势，实现了高效且富有表现力的生成建模。本综述全面梳理了QGAN模型的发展脉络，从理论构想到实验实现的重要进展，并依据量子-经典混合结构对现有架构进行分类。研究人员系统总结了该技术在图像合成、医疗数据生成、信道预测、软件缺陷检测及教育工具等领域的应用，重点分析了QGANs与优化启发式算法、Wasserstein距离度量、变分电路及大语言模型等领域专用技术的融合创新。该工作还评述了基于光量子与离子阱量子处理器的实验验证，评估了当前硬件限制下的技术可行性。本综述通过厘清发展趋势、挑战与机遇，旨在为开发具有实用量子优势的QGANs提供研究路标。