Кажется, что GANы наконец-то созрели для относительно массового использования.
Концепцию изобрели в 2014, примерно в 2017 начали появляться впечатляющие картинки о перекраске яблок в апельсины, а лошадей в зебр, но до реального использования все еще было далековато. Год-два назад на гитхабе стали появляться репозитории, которые иногда можно было запустить и сколько-то воспроизвести. Сейчас там уже есть не только отдельные пайплайны, но и более или менее зрелые библиотеки (пример, еще пример).
В академическом мире начали появляться работы, в которых GAN - не самоцель, а один из винтиков для другой задачи (например, мне очень понравилось это применение super-resolution сети для повышения робастности в классификации). Т.е. подход становится частью повседневного набора инструментов.
Что важнее, GANы более или менее поехали в прод, и не только в узкоспециализированных стартапах. Из относительно простых примеров - DeepHD Яндекса, которому примерно два года. Сложно сказать, как давно GANы появились в эффектах Snapchat, но явно не меньше года. Наконец, относительно свежий релиз платформы для видеозвонков от NVidia (кстати, они собирают и развивают прям серьезную экспертизу в этой нише, что неудивительно: с одной стороны, массовое распространение ганов может стать еще одним драйвером роста для видеокарт, с другой - у них есть ресурсы для экспериментов).
Конечно, такие модели все еще куда капризнее в обучении, чем традиционные пайплайны, но это уже что-то вполне достижимое для толковой, но не гениальной CV команды.
Если этот пост вызвал у вас fear of missing out, посмотрите на эту специализацию. Сам я, конечно, ее еще не прошел, но syllabus выглядит неплохо.