在Keras中實現GAN（生成對抗網絡），需要分為兩個部分：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。以下是一個簡單的GAN實現示例：

1. 導入必要的庫：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import Adam

2. 創建生成器模型（Generator）：

def build_generator(input_dim, output_dim):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, input_dim=input_dim))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dense(output_dim))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    return model

3. 創建判別器模型（Discriminator）：

def build_discriminator(input_dim):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, input_dim=input_dim))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    return model

4. 編譯生成器和判別器模型：

input_dim = 100  # 生成器輸入維度
output_dim = 784  # 生成器輸出維度（MNIST圖像大小）
generator = build_generator(input_dim, output_dim)
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

input_dim = 784  # 判別器輸入維度
discriminator = build_discriminator(input_dim)
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

5. 創建GAN模型，將生成器和判別器連接在一起：

gan = Sequential([generator, discriminator])
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

6. 訓練GAN模型：

# 省略數據準備部分

for epoch in range(epochs):
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, input_dim))
    generated_images = generator.predict(noise)
    
    real_labels = np.ones((batch_size, 1))
    fake_labels = np.zeros((batch_size, 1))
    
    discriminator.trainable = True
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_images, real_labels)
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, fake_labels)
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
    
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, input_dim))
    gan_labels = np.ones((batch_size, 1))
    
    discriminator.trainable = False
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, gan_labels)
    
    # 打印損失等信息

以上是一個簡單的GAN實現示例，實際應用中可能需要根據具體問題進行調整和優化。GAN的訓練比較復雜，需要仔細調整超參數和網絡結構，以獲得最佳的生成效果。