GAN

Arquitectura generativa formada por dos redes neuronales enfrentadas: una fabrica datos falsos y la otra intenta distinguirlos de los reales. Se entrenan juntas en un bucle competitivo, de modo que cada una fuerza a la otra a mejorar, hasta que las falsificaciones resultan convincentes.

En el curso

Módulo 1 — se presenta como una de las tres tecnologías que explican la explosión reciente en generación de imágenes, junto a los Modelos de difusión y los Transformadores. El curso subraya su carácter deliberadamente dramático: son redes adversarias, diseñadas para burlarse mutuamente. El generador crea, el discriminador examina, y del choque sale el realismo.

Fueron desarrolladas en 2014 por Ian Goodfellow y sus colegas de la Universidad de Montreal, hito que el módulo sitúa en su línea de tiempo de la IA. Hoy impulsan los deepfakes, la edición de imágenes, la mejora de resolución y las herramientas artísticas.

En la práctica actual no compiten entre sí: el módulo insiste en que los enfoques híbridos son la norma, usando GAN por velocidad y realismo, difusión por diversidad y estabilidad, y transformadores por coherencia y control.

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