什么是生成对抗网络（GAN）？请注意，你的回答必须包含三个部分：GAN的基本概念、工作原理、以及应用实例。回答的字数必须在150字以上，每个部分请以醒目标识符分段。
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【GAN的基本概念】生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型，它通过两个神经网络的博弈过程生成新的数据。这两个网络分别是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

【工作原理】生成器负责学习真实数据的分布，以生成尽可能逼真但实际上是假的数据；而判别器则负责区分输入的数据是真实的还是由生成器生成的假数据。通过两者的相互对抗，逐渐提升生成数据的真实感，直到判别器难以分辨真假，此时生成器也达到了很好的生成效果。

【应用实例】GAN广泛应用于图像生成、视频生成、文本生成和数据增强等领域。例如，在医疗影像增强中，GAN可以帮助提高低分辨率医学影像的清晰度，从而为医生提供更多辅助诊断信息；在艺术和设计领域，GAN可以生成符合特定风格的艺术作品或设计图案，极大地促进了内容创作的创新。
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