GANの進化（生成的敵対ネットワークの発展）とは？
読み方: ガンノシンカ
30秒まとめ
GANが画像生成からビデオ・3Dへと応用範囲を拡大してきた技術の進化史。
GANの進化（生成的敵対ネットワークの発展）の意味・定義
GAN（Generative Adversarial Network）は2014年にIan Goodfellow氏が発表した生成モデルで、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）が互いに競い合うことで高品質なデータを生成する仕組みです。初期のGANは低解像度の画像生成に限られていましたが、DCGAN、ProGAN、StyleGAN、StyleGAN2/3と進化し、フォトリアリスティックな人物画像の生成を実現しました。 その後、画像の条件付き生成（Conditional GAN）、超解像（ESRGAN）、画像変換（Pix2Pix、CycleGAN）、ビデオ生成、3Dオブジェクト生成など応用が広がりました。近年は拡散モデル（Diffusion Model）がGANを上回る画像品質を達成し、Stable DiffusionやDALL-E 3などの主流技術となりましたが、GANはリアルタイム生成の速度面で優位性を保ち、ゲームや映像制作での活用が続いています。