Modelele Generative Adversarial Networks (GANs) sunt o clasă de modele generative introduse în 2014 de Ian Goodfellow, care utilizează două rețele neuronale aflate în competiție: un generator și un discriminator. Generatorul creează date false (sintetice), iar discriminatorul încearcă să distingă între date reale și cele generate. Prin acest joc adversarial, ambele rețele se perfecționează treptat.
GAN-urile sunt folosite pentru a genera imagini realiste, videoclipuri, voci sintetice, artă digitală, animații și chiar pentru augmentarea datelor. Ele sunt esențiale în domenii precum entertainment, design, modă, medicină (imagistică medicală sintetică) și restaurarea conținutului vechi sau deteriorat. Deși extrem de puternice, GAN-urile pot fi dificil de antrenat și ridică preocupări etice privind generarea de conținut fals (deepfakes) și manipularea digitală.
