GAN (rede adversarial generativa)

Apresentada por Goodfellow et al. (2014), uma GAN coloca um gerador que produz amostras sintéticas contra um discriminador que julga o que é real e o que é falso. À medida que ambos melhoram, o gerador aprende a produzir resultados cada vez mais realistas. As GANs impulsionaram uma geração de síntese de imagens fotorrealistas.

Na geração de imagens, elas foram amplamente substituídas pelos modelos de difusão, mas a ideia do treinamento adversarial continua fundamental.