GAN steht für Generative Adversarial Network. Das ist eine ältere KI-Technik zur Bildgenerierung, die schon vor Stable Diffusion und modernen Diffusionsmodellen populär war.
Ein GAN besteht vereinfacht aus zwei KI-Systemen:
eines erzeugt Bilder
das andere versucht Fehler darin zu erkennen
Beide „konkurrieren“ ständig miteinander. Dadurch lernt die KI mit der Zeit immer realistischere Bilder zu erzeugen.
GANs wurden früher oft genutzt für:
Gesichter
Deepfakes
Upscaling
Bildverbesserung
Style-Transfer
Bekannte Beispiele:
StyleGAN
StyleGAN2
ESRGAN
Viele frühe KI-Bilder und virale „This Person Does Not Exist“-Gesichter basierten auf GAN-Technologie.
Heute wurden GANs in vielen Bereichen von Diffusionsmodellen wie Stable Diffusion oder Flux verdrängt, weil diese:
flexibler
kontrollierbarer
und qualitativ oft besser
arbeiten.
Trotzdem werden GANs weiterhin in einigen Spezialbereichen genutzt, besonders bei Upscaling und Bildverbesserung.
Kurz gesagt:
GANs waren die erste große Generation moderner KI-Bildgeneratoren — heute meist von Diffusionsmodellen abgelöst, aber technisch weiterhin wichtig.