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生成对抗网络（GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型架构，广泛应用于图像和视频生成任务中。Pika在其视频生成过程中采用了GAN技术，通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练，实现了从文本描述生成高质量视频的功能。

1. 基本原理

1.1 GAN的核心思想

生成对抗网络（GAN）由两个主要组件组成：

• 生成器（Generator）：其目标是生成逼真的数据样本，以欺骗判别器。
• 判别器（Discriminator）：其目标是区分真实数据样本和生成的数据样本。

这两个组件通过对抗训练相互竞争，生成器试图生成以假乱真的数据，而判别器则不断提高其区分能力。最终，生成器能够生成高质量的、与真实数据难以区分的样本。

1.2 GAN的训练目标

GAN的训练目标是找到一个纳什均衡（Nash Equilibrium），即生成器和判别器都无法通过单方面改变策略来获得优势。具体来说，GAN的优化问题