真实数据 长在某个分布上（左下圆圈）。 生成器 学着从噪声造样本去骗 判别器。两者博弈 → 生成器学到真分布。
1. 青色点是真实样本（从某个分布采样的）。
2. 红色点是生成器从噪声映射出的样本——一开始随机散在中央。
3. 背景的红/绿色是判别器对每个位置的"这是真实数据吗"打分。绿 = 真，红 = 假。
4. 训练目标：红色点收敛到青色点的分布；同时背景变成均匀灰色（判别器分不出）。
5. 不同真分布（试试上面的下拉框）展示了 GAN 怎么学多模态分布。