🎯 Definicja
Generative Adversarial Network (GAN) to klasa modeli głębokiego uczenia, w której dwie sieci neuronowe – generator i dyskryminator – rywalizują ze sobą w procesie, którego celem jest tworzenie nowych, realistycznych danych (np. obrazów, dźwięków, tekstów) na podstawie statystyki oryginalnych danych treningowych.
🔑 Kluczowe punkty
- GAN składa się z dwóch elementów: generatora (tworzy nowe dane) i dyskryminatora (ocenia autentyczność danych).
- Generator stara się stworzyć takie dane, które “oszukają” dyskryminator, a dyskryminator uczy się odróżniać dane wygenerowane od prawdziwych.
- Proces treningu przypomina “pojedynek” pomiędzy fałszerzem a detektywem; obie sieci doskonalą się wraz z kolejnymi iteracjami, prowadząc do generowania coraz bardziej realistycznych danych.
- GAN są szeroko wykorzystywane w: tworzeniu i kolorowaniu obrazów, deepfake’ach, generowaniu muzyki, dźwięków, a także w symulacjach naukowych i modelowaniu procesów biznesowych.
- Pomysłodawcą architektury jest Ian Goodfellow (2014); od tego czasu powstało wiele ulepszeń i specjalizacji, np. DCGAN, CycleGAN, StyleGAN.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Architektura i mechanizm działania
- Generator otrzymuje losowy szum i przekształca go w “fałszywy” przykład, np. obraz.
- Dyskryminator otrzymuje zarówno prawdziwe próbki, jak i te stworzone przez generator, i ocenia, czy są one autentyczne.
- Celem generatora jest “oszukanie” dyskryminatora, natomiast celem dyskryminatora — prawidłowe rozróżnienie próbek wygenerowanych od prawdziwych.
- Trening odbywa się w formie gry o sumie zerowej – sukces jednej sieci oznacza porażkę drugiej.
Z czasem generator tworzy na tyle realistyczne dane, że nawet doświadczony dyskryminator nie jest w stanie ich łatwo odróżnić od oryginału — idealny GAN osiąga sytuację, w której dyskryminator zgaduje z dokładnością bliską 50%.
Zastosowania GAN
- Kolorowanie i rekonstrukcja obrazów (np. ze starych zdjęć czarno-białych)
- Tworzenie deepfake’ów (video i audio)
- Transfer stylów (Style Transfer)
- Tworzenie symulowanych zbiorów danych do treningu innych modeli AI
- Syntetyczna generacja pacjentów dla badań medycznych
- Tworzenie sztucznej muzyki lub efektów specjalnych do filmów
Wybrane warianty i rozszerzenia architektury
- DCGAN (Deep Convolutional GAN) – generowanie obrazów przez sieci konwolucyjne.
- CycleGAN – transformacja obrazów między domenami bez sparowanych próbek.
- StyleGAN – generacja obrazów wysokiej jakości, z kontrolą stylu i szczegółów.
Ograniczenia i wyzwania
- Niestabilny proces uczenia – wymaga precyzyjnego balansu pomiędzy generatorem a dyskryminatorem.
- Potrzeba dużych, zróżnicowanych zbiorów danych — ograniczona ilość danych pogarsza realizm generowanych przykładów.
- Ryzyko nadużyć (deepfake, generowanie fake-news itp.).
💡 Przykład zastosowania
GAN w kolorowaniu archiwalnych zdjęć
W archiwizacji i digitalizacji obrazów GAN są wykorzystywane do rekonstrukcji kolorów na starych fotografiach czarno-białych. Generator nadaje obrazom realistyczną paletę kolorów, a dyskryminator ocenia, czy końcowy efekt przypomina oryginalne kolorowe zdjęcie.
📌 Źródła
- pl.wikipedia.org/wiki/Sieć_generatywna_GAN
- commint.pl/baza-wiedzy-ai/generatywne-sieci-adwersarzy-generative-adversarial-networks-gans
- oclab.pl/jak-dzialaja-generatywne-sieci-przeciwstawne-gan/
- vestigio.agency/pl/artificial-intelligence/generative-adversarial-networks-gan-jak-ai-tworzy-realistyczne-obrazy-i-dzwieki/
👽 Brudnopis
- Dwie współzawodniczące sieci: generator i dyskryminator.
- Przykłady: kolorowanie zdjęć, deepfake, transfer stylu.
- Problem balansu (mode collapse, niestabilność treningu).
- GANy zrewolucjonizowały generowanie obrazów/fake content.
- Przykład pytania “czy dyskryminator uzna to za prawdziwe?” – klucz do treningu.
- Rozwój: DCGAN, CycleGAN, StyleGAN, BigGAN, StackGAN.