通俗解释
生成器从噪声生成样本试图骗过判别器，判别器努力区分真假。博弈的均衡点是生成分布等于真实分布。曾主导图像生成（StyleGAN），后被扩散模型超越，但仍用于超分和加速。
用在哪里：StyleGAN、图像超分
01原始论文
Generative Adversarial Networks
Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, et al. · 2014
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02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-21。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
gan)