GAN（敵対的生成ネットワーク）
Generative Adversarial Network
2つのニューラルネットを競わせて画像などを生成する手法。近年は拡散モデルに主役を譲ったが、今も応用は幅広い。
GAN（敵対的生成ネットワーク）とは
GAN（Generative Adversarial Network）は、2つのニューラルネットワークを競わせることで高品質な生成物を作る手法です。
- Generator（生成側）: 偽物のデータを作る
- Discriminator（判別側）: 本物か偽物かを見分ける
この2つが**"偽造屋と鑑定士のイタチごっこ"**のように互いに精度を上げあい、最終的に生成側が極めてリアルな画像・音声・文章等を作れるようになります。
主な用途
- リアルな顔画像の生成（架空の人物写真）
- 画像の高解像度化
- 画像のスタイル変換
- 音声合成
現在の位置づけ
2014年の発表以降、画像生成AIの主役でしたが、近年は拡散モデル（Stable Diffusion 等）に中心が移っています。
ただし、ディープフェイク技術の多くが GAN をベースにしており、安全・法務面では今も重要なキーワードです。