请简要列出五种常见的生成对抗网络（GAN）变体及其应用场景。每种变体需包括名称、特点和应用场景。要求回答格式为表格。
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| 变体名称 | 特点 | 应用场景 |
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| DCGAN     | 使用深度卷积网络，生成高质量的图像 | 图像生成、图像增强 |
| StyleGAN  | 能够生成高质量、高分辨率的图像，同时控制生成图像的风格 | 艺术创作、电影特效、图像合成 |
| CycleGAN  | 无需配对数据，能够在两种不同域之间进行图像转换 | 风格迁移、图像翻译 |
| Wasserstein GAN (WGAN) | 使用Wasserstein距离，解决了原始GAN中的训练不稳定问题 | 图像生成、数据增强 |
| Pix2Pix   | 使用条件GAN，能够将输入图像转换为输出图像 | 图像到图像的转换、地图生成 |
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