GAN en intuition
Générateur contre discriminateur, équilibre fragile.
Jeu à deux
Générateur qui trompe, discriminateur qui détecte : à l'équilibre, images réalistes. En pratique : mode collapse (même visage), instabilité, Wasserstein + gradient penalty pour stabiliser. Puissant mais capricieux : d'où le basculement diffusion en 2026 pour la qualité.
Coût
Deux réseaux à équilibrer, métriques trompeuses (FID = distance de Fréchet entre distributions de features Inception des vraies et fausses images, bas = mieux, imparfaite car aveugle au sens). Pour un premier génératif propre, préférez VAE puis diffusion.
Pas de correction en ligneConfrontez votre code aux résultats attendus du cours.