Descripción: La coherencia temporal es una propiedad fundamental en las Redes Generativas Antagónicas (GANs) que se refiere a la capacidad de las secuencias generadas para mantener una consistencia lógica y visual a lo largo del tiempo. Esto es especialmente relevante en aplicaciones donde se generan datos secuenciales, como en la creación de videos o en la síntesis de música. La coherencia temporal asegura que los elementos generados en un marco temporal específico no solo sean coherentes entre sí, sino que también mantengan una continuidad con los elementos de marcos temporales anteriores y posteriores. Esta propiedad es crucial para evitar saltos abruptos o inconsistencias que podrían resultar en una experiencia de usuario insatisfactoria. En el contexto de las GANs, lograr una alta coherencia temporal implica el uso de arquitecturas avanzadas y técnicas de entrenamiento que permiten a la red aprender patrones temporales y espaciales de los datos de entrenamiento. La coherencia temporal no solo mejora la calidad de las salidas generadas, sino que también amplía las posibilidades creativas en campos como la animación, la producción de videojuegos y la generación de contenido multimedia, donde la fluidez y la lógica temporal son esenciales para la narrativa visual.
