GAN 由 Goodfellow 等人（2014）提出，让一个生成合成样本的生成器与一个判断真假的判别器相互对抗。随着双方不断进步，生成器学会生成越来越逼真的输出。GAN 推动了一代照片级真实感图像合成技术的发展。
在图像生成领域，它们已基本被扩散模型取代，但对抗训练的思想依然是重要基础。
模型与产品LLM 架构
2026 年更新
GAN（生成对抗网络）
定义
一种让两个网络相互对抗训练的生成式架构——一个负责伪造数据的生成器，以及一个试图识别假数据的判别器。
参考文献
本定义所依据的一手文献、同行评审文献和存档资料。
Generative Adversarial Nets
词典与百科条目
- Wikipedia — Generative adversarial network
- IBM — Think / Topics — What is a GAN?
引用本条目
MultipleChat.《GAN（生成对抗网络）》. MultipleChat AI 与 LLM 术语表，2026. https://multiple.chat/ai-glossary/gan