Descripción: Los GAN Basados en Atención son una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que incorporan mecanismos de atención para mejorar la calidad y la coherencia de las imágenes generadas. En un GAN tradicional, un generador y un discriminador compiten entre sí: el generador crea imágenes a partir de ruido aleatorio, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de las imágenes generadas en comparación con las reales. Sin embargo, en los GAN Basados en Atención, se introduce un mecanismo que permite al generador enfocarse en diferentes partes de la imagen de manera más efectiva, priorizando características relevantes y mejorando la representación de detalles complejos. Esto se logra mediante la implementación de capas de atención que permiten al modelo aprender a asignar diferentes pesos a distintas regiones de la imagen, lo que resulta en una generación más precisa y detallada. Esta técnica es especialmente útil en tareas donde la atención a los detalles es crucial, como en la generación de imágenes de alta resolución o en la síntesis de imágenes a partir de descripciones textuales. En resumen, los GAN Basados en Atención representan un avance significativo en la capacidad de los modelos generativos para producir imágenes de calidad superior, al tiempo que ofrecen una mayor flexibilidad y control sobre el proceso de generación.
