GANはgeneratorとdescriminatorという二つの ネットワークを対決させることで、 画像生成しようというアプローチです。

図のようなモデルで学習していきます。
generatorは画像を生成し、 descriminatorは画像が本物（入力画像） か偽物（generatorが生成した画像）かを 判別します。 この二つのネットワークを競い合わせることで、 generatorはより入力画像に近い画像を生成する、 descriminatorは画像の真偽の判定の制度が向上する、 という感じで学習させます。 これにより、より入力画像と近い画像を生成できるようになります。