Bu bölümde, görüntü işleme tabanlı üretken çekişmeli ağ (GAN) modelleri üzerinde durulmaktadır. GAN modelleri, gerçekçi görüntüler üretmek için kullanılan derin öğrenme algoritmalarıdır. GAN'lar, bir jeneratif model ve bir ayırt edici modelin bir araya gelmesiyle oluşur. Jeneratif model, gerçekçi görüntüler üretmeye çalışırken, ayırt edici model, gerçek ve üretilmiş görüntüleri birbirinden ayırt etmeye çalışır. Bu şekilde, jeneratif model gerçekçi görüntüler üretmeyi öğrenirken, ayırt edici model de daha iyi bir şekilde gerçek ve üretilmiş görüntüleri ayırt edebilir hale gelir.Bu bölümde, GAN modellerinin temel prensipleri ve çalışma mekanizması açıklanmaktadır. Ayrıca, GAN modellerinin görüntü işleme alanında nasıl kullanılabileceği ve hangi uygulamalarda etkili olabileceği de ele alınmaktadır. Özellikle, görüntü restorasyon, görüntü sentezleme ve görüntü süper çözünürlük gibi alanlarda GAN modellerinin başarılı sonuçlar verdiği vurgulanmaktadır.Sonuç olarak, görüntü işleme tabanlı üretken çekişmeli ağ modelleri, gerçekçi görüntüler üretmek ve görüntü işleme problemlerini çözmek için etkili bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Bu modeller, görüntü işleme alanında yeni nesil teknolojilerin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.(AI)