将下面的材料总结为两三句话，保留关键信息。

生成对抗网络（GAN）是一种由两个主要部分组成的机器学习模型，这两部分是生成器和鉴别器。GAN的目标是让生成器准确生成与训练数据相同分布的数据。通过反复对抗过程，生成器试图产生足以欺骗鉴别器的假数据，而鉴别器则尽力区分生成器的输出和真实数据。这种激烈的对抗最终使生成网络变得更加精确。

GAN在图像生成、视频生成等领域有重要的应用，取得了出色的图像生成效果。通过层出不穷的技术创新，如条件GAN、编码器GAN等形式，极大提高了生成结果的质量和精确度。
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生成对抗网络（GAN）由生成器和鉴别器组成，通过对抗训练使生成器提高生成逼真数据的能力，广泛应用于图像和视频生成，通过不断的技术创新提升了生成效果。
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