GAN
Dwie sieci neuronowe rywalizują: generator tworzy fałszywe dane, dyskryminator próbuje je wykryć. Obie się poprawiają, aż wynik generatora staje się nie do odróżnienia od prawdziwych danych.
Pomysł Iana Goodfellowa z 2014 roku. Napędził falę obrazów generowanych przez AI w latach 2014–2020, „deepfake’ów” i StyleGAN (NVIDIA, 2018, fotorealistyczne twarze). Notorycznie trudne do stabilnego trenowania — zapadanie się trybów (mode collapse), niestabilność uczenia. W latach 2021–2024 wyparte przez modele dyfuzyjne (Stable Diffusion, DALL·E 2+), dające lepszą jakość przy stabilniejszym treningu. Żyje dalej w zastosowaniach szczególnych (superrozdzielczość, transfer stylu).