在对抗生成网络的训练过程中，生成器会根据当前的训练数据生成新的数据样本，然后将这些样本提供给判别器。判别器会对这些样本进行判断，输出一个概率值，表示输入的数据是真实的概率。然后，根据判别器的输出来更新生成器的参数，使得生成器能够生成更真实的数据样本。同时，也会根据判别器的输出来更新判别器的参数，提高判别器的判断准确性。
在对抗生成网络的训练过程中，生成器会不断地生成新的数据样本，并利用判别器的输出来更新自身的参数。这个过程会一直持续到生成器和判别器都达到一定的性能指标为止。因此，对抗生成网络的训练过程不包括直接生成一篇文章。
