Rede xerativa adversativa

[alt=Imaxe do rostro dunha muller xerada de forma artificial cunha rede xerativa adversativa adestrada con imaxes de rostros de persoas.|miniatura|Unha imaxe xerada por unha rede xerativa antagónica que parece enganosamente unha [fotografía dunha persoa real. Esta imaxe foi xerada por unha **GAN** adestrada con imaxes de rostros de persoas.]]As **redes xerativas adversativas**, **redes xerativas adversas** ou **redes xerativas antagónicas** (**RXAs**), tamén coñecidas como **GANs** polas súas siglas en inglés (***generative adversarial networks***), son unha arquitectura de rede neural artificial introducida por Ian Goodfellow *et al*. en 2014. Estas redes constan de dúas sub-redes que compiten entre si: un xerador, que intenta crear datos falsificados (como imaxes, texto ou son) a partir dun ruído inicial, e un discriminador, que tenta distinguir entre os datos reais e os datos xerados artificialmente.
Dado un conxunto de adestramento, as redes xerativas adversativas aprenden a xerar novos datos que comparten as mesmas características estatísticas que os datos do conxunto de adestramento. Por exemplo, unha GAN adestrada con fotografías de rostros de persoas aprende a crear novas imaxes que, á vista dun observador humano, poden chegar a ser indistinguibles das do conxunto de adestramento.

Durante o proceso de adestramento, o xerador intenta enganar o discriminador producindo mostras cada vez máis verosímiles, mentres que o discriminador mellora a súa capacidade para diferencialas das reais. Este enfoque competitivo permite xerar datos sintéticos que replican as propiedades estatísticas do conxunto de adestramento.

## Historia 
O concepto das RXAs foi presentado en 2014 e converteuse axiña nun dos avances máis influentes da aprendizaxe profunda.  Desde entón xurdiron numerosas variantes, incluíndo:

* **DCGANs** (2015), adaptadas á xeración de imaxes por convolución.
* **WGANs** (2017), para mellorar a estabilidade do adestramento.
* **CycleGAN** (2017), para transferencia de estilo entre dominios sen parellas de datos.
* **StyleGAN** (2018-2021), que deu lugar a imaxes de rostros de gran realismo.

## Funcionamento 
As RXAs formúlanse como un *xogo minimax*:

* O **xerador** tenta minimizar a capacidade do discriminador para detectar falsificacións.
* O **discriminador** tenta maximizar a súa capacidade de acerto.

Este equilibrio competitivo permite mellorar simultaneamente ambos modelos.

## Aplicacións 
As redes xerativas adversativas teñen usos amplos en investigación e industria:

* Xeración de imaxes realistas (rostros, paisaxes, produtos).
* Aumento de datos para medicina, robótica ou visión artificial.
* Super-resolución de imaxes e vídeo.
* Restauración e coloración de fotografías antigas.
* Transferencia de estilo entre imaxes.
* Xeración de son, fala e música.
* Simulacións científicas con datos sintéticos realistas.
* Arte xerativa, deseño e ilustración.

## Limitacións 
As RXAs presentan dificultades técnicas coñecidas:

* Inestabilidade de adestramento e problemas como o *mode collapse*.
* Forte dependencia dos hiperparámetros.
* Uso intensivo de computación e datos.
* Dificultade para avaliar a calidade das imaxes xeradas.

## Consideracións éticas e riscos 
As RXAs poden producir contido altamente realista que pode ser empregado para:

* *deepfakes* e manipulación audiovisual,
* creación de perfís falsos,
* desinformación e propaganda,
* usos maliciosos en fraude ou suplantación.

Tamén existen debates sobre a legalidade do adestramento con datos protexidos por dereitos de autor e sobre os nesgos presentes nos modelos.

## Notas 
## Véxase tamén 
### Outros artigos 
* Modelos de texto a imaxe
* Aprendizaxe profunda
* Rede neural artificial
* Intelixencia artificial
* Deepfake
* Xeración de imaxes por ordenador
* Xeración de imaxes por IA
* Modelos xerativos