Colapso de modo

Fallo característico del entrenamiento de una GAN: el generador se conforma con un repertorio muy estrecho de salidas que sabe que funcionan y deja de explorar el resto de su rango. El modelo no se rompe —sigue generando—, pero pierde diversidad y, con ella, valor creativo.

En el curso

Módulo 1 — se plantea como la limitación conceptual principal de las GAN, y así lo confirma la autoevaluación del módulo. La explicación es que el generador encuentra un atajo: un conjunto reducido de resultados que siempre engañan al discriminador, en lugar de recorrer todo su espacio de posibilidades. El módulo lo usa además como argumento comparativo a favor de los modelos de difusión, que estabilizan el entrenamiento y evitan el colapso modal aunque a cambio produzcan a veces resultados exagerados (un zorro con tres colas, una mano con siete dedos).

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