GAN (Generative Adversarial Network) — архитектура с двумя нейронными сетями: генератор создаёт новые данные, а дискриминатор отличает настоящие данные от сгенерированных. GAN впервые позволили получать качественные синтетические изображения. В отличие от диффузионных моделей, здесь обучение строится на конкуренции сетей.
Пример
BigGAN от Google использует GAN для генерации фотореалистичных картинок животных и предметов на основе случайного вектора.