Descripción: Los GAN de Autoatención son una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que incorporan mecanismos de autoatención para mejorar la generación de imágenes de alta resolución. A diferencia de los GAN tradicionales, que pueden tener dificultades para capturar dependencias a largo plazo en los datos, los GAN de Autoatención utilizan un enfoque que permite a la red enfocarse en diferentes partes de la imagen de manera más efectiva. Esto se logra mediante la implementación de capas de autoatención que permiten a la red aprender qué características son más relevantes en cada parte de la imagen, facilitando así la creación de detalles más finos y coherentes. Esta técnica es especialmente útil en la generación de imágenes complejas, donde la relación entre diferentes elementos es crucial para la calidad del resultado final. En resumen, los GAN de Autoatención representan un avance significativo en la capacidad de las redes generativas para producir imágenes de alta calidad, al permitir una mejor comprensión y representación de las relaciones espaciales dentro de los datos visuales.
