Generative Adversarial Network (GAN)
Red generativa adversaria
En una frase
GAN: un modelo generativo formado por dos redes que compiten: una genera datos falsos y otra intenta distinguirlos de los reales.
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Explícamelo fácil
Es como un falsificador de billetes y un detective. El falsificador (generador) intenta crear billetes que parezcan reales; el detective (discriminador) intenta detectarlos. Ambos mejoran compitiendo, hasta que las falsificaciones son muy convincentes.
Nivel técnico
Profundizando
Propuestas por Goodfellow et al. (2014). El generador G transforma ruido en muestras; el discriminador D estima la probabilidad de que una muestra sea real. Se entrenan con un juego minimax. Son rápidas al generar (un solo paso), pero su entrenamiento es inestable y pueden sufrir mode collapse (generar poca variedad). StyleGAN logró rostros fotorrealistas; hoy los modelos de difusión dominan la generación de imágenes.
¿Por qué importa?
Fueron el primer gran salto en generación realista de imágenes y siguen usándose donde la velocidad importa.
¿Dónde se utiliza?
- Rostros sintéticos
- Superresolución
- Transferencia de estilo
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.
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Aparece en la ruta Cómo genera imágenes una IA.