生成对抗网络（GAN）面临的挑战与问题？

生成对抗网络（GAN）是由生成器与判别器对抗训练、逼近真实数据分布的深度生成模型，核心构成包括生成器、判别器与对抗损失机制，解决的是高质量内容生成问题，本身并不解决训练不稳定、高清生成算力成本高，以及深度伪造泛滥引发的伦理与安全风险。

• 训练不稳定：生成器和判别器像两个“斗气”的小朋友，有时一个太强，另一个跟不上，导致训练崩掉。
• 计算成本：生成高清图像或视频需要强大算力，小团队很难玩得转。
• 伦理风险：Deepfake技术让假视频泛滥，可能被用来造谣或诈骗，引发社会担忧。

科学家们在改进生成对抗网络（GAN），比如用Wasserstein GAN解决稳定性问题，或者加限制防止恶意使用。

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