最も適切な選択肢は：
① 画像生成
解説：
敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）とは：
・GAN（敵対的生成ネットワーク） は、生成ネットワーク（Generator）と識別ネットワーク（Discriminator）の2つのネットワークが競い合うことで、 高品質なデータを生成するモデルです。
・2014年にIan Goodfellow（イアン・グッドフェロー）によって提案され、ヤン・ルカンも「この10年で最も面白いアイデア」と称賛しました。
GANの代表的な応用分野：
1.画像生成（Image Generation）：
・GANの最も顕著な応用分野であり、リアルな画像の生成が可能です。
・例: 人工的な顔画像生成（「This Person Does Not Exist」）、アートやデザインの自動生成。
2.画像のスタイル変換（Style Transfer）：
・例えば、白黒写真をカラー化したり、アートスタイルに変換する応用が広まっています。
・例: CycleGAN、Pix2Pix など。
3.画像の超解像（Super-Resolution）：
・低解像度の画像を高解像度に変換する技術にも利用されており、医療画像や衛星画像解析に応用。
各選択肢の評価：
① 画像生成 → 正しい選択肢
・GANの最も代表的な応用であり、写真やアートの生成・編集に幅広く利用されています。
・例: DeepFake、顔画像生成、アニメーション生成など。
② 文章生成 → 誤り
・文章生成にはGANではなく、RNNやTransformer（GPTなど）の方が適しています。
・GANは主に構造のある連続データ（画像・音声）に適用される。
③ 動画生成 → 誤り（部分的に正しいが最適ではない）
・GANを応用した「動画生成モデル」は存在しますが、主流ではなく、3Dデータや時系列データ処理の方が得意。
④ 音声生成 → 誤り
・音声生成には、WaveNetやRNN系のアプローチが主流。 ・GANの適用例はあるが、音声よりも画像生成が主な応用。
