GAN（Generative Adversarial Network）网络是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器和判别器。这两部分相互竞争，从而让模型学会生成新的数据。就像一个画家和一个批评家之间的互动，画家努力创造出逼真的作品，而批评家则试图区分真实的作品和伪造的。通过这种不断对抗的过程，生成器最终能够创造出几乎无法与真实数据区分开来的图像或其他类型的数据。
生成器负责生成新的数据实例，而判别器则尝试判断这些实例是真实的还是生成的。随着训练的进行，生成器会变得越来越擅长于生成逼真的数据，而判别器也会变得更擅长于区分真假。当两者达到平衡时，生成器就可以创建出非常逼真的新数据，而判别器也难以分辨真伪。这样的技术在图像生成、视频制作、语音合成等领域有着广泛的应用前景。此外，GAN还可以用于数据增强、超分辨率图像处理等任务，极大地扩展了其应用范围。