Descripción: Una GAN híbrida combina diferentes tipos de arquitecturas o técnicas de Redes Generativas Antagónicas (GAN) para mejorar el rendimiento o la estabilidad en el entrenamiento. Este enfoque busca aprovechar las fortalezas de diversas arquitecturas, como las GAN clásicas, las GAN condicionales o las GAN de estilo, para generar datos de alta calidad y reducir problemas comunes como el modo colapso. Las GAN híbridas pueden integrar componentes de aprendizaje profundo, como redes convolucionales o recurrentes, para optimizar la generación de datos. Al combinar diferentes métodos, se busca no solo mejorar la calidad de los datos generados, sino también facilitar el proceso de entrenamiento, permitiendo que las redes aprendan de manera más eficiente y efectiva. Este enfoque se ha vuelto relevante en el campo de la inteligencia artificial, donde la generación de datos sintéticos de alta calidad es crucial para diversas aplicaciones, desde la creación de arte digital hasta la simulación de entornos para entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
