GAN (Generative Adversarial Network)

Bei einem GAN, eingeführt von Goodfellow et al. (2014), tritt ein Generator, der synthetische Beispiele erzeugt, gegen einen Diskriminator an, der echt von gefälscht unterscheidet. Indem sich beide verbessern, lernt der Generator, immer realistischere Ausgaben zu erzeugen. GANs prägten eine ganze Generation fotorealistischer Bildsynthese.

In der Bildgenerierung wurden sie weitgehend von Diffusionsmodellen abgelöst, doch die Idee des gegnerischen Trainings bleibt grundlegend.