Генеративно-состязательные сети (GAN) — один из самых ярких прорывов в глубоком обучении. Их предложил Ян Гудфеллоу в 2014 году, и с тех пор они изменили представление о том, что машины могут создавать.
Как работают GAN
GAN состоит из двух нейросетей. Генератор создаёт новые данные (например, изображения), а дискриминатор пытается отличить подделку от реальных образцов. Соревнуясь, они улучшают друг друга, пока генератор не научится создавать убедительно реалистичные результаты.
Где применяются
- Генерация фотореалистичных изображений и лиц
- Улучшение качества и разрешения фото
- Создание арта и дизайна
- Синтез данных для обучения других моделей
Вместе с возможностями GAN принесли и риски — например, технологию deepfake. Поэтому развитие генеративного ИИ идёт рука об руку с методами обнаружения подделок.
