GAN（敵対的生成ネットワーク）

GANは、2014年に発表された論文「Generative Adversarial Networks」で提案された生成の手法です。偽のデータを作る生成器と、本物か偽物かを見分ける識別器の2つのモデルを用意し、生成器は識別器をだませるように、識別器は見破れるように、互いに競わせながら学習させます。この繰り返しによって、生成器は本物に近い画像などを作れるようになります。画像の生成や画質の改善、学習用のデータを増やす用途などに使われてきました。学習が不安定になりやすいといった課題もあり、画像生成では拡散モデルも広く使われています。本物と見分けにくい画像を作れるため、ディープフェイクへの悪用にも注意が必要です。

確かめた出典：https://arxiv.org/abs/1406.2661