あなたは正しいです。

この問題を克服するために、研究者は、テキストなどの個別のデータを生成するために特別に設計された「シーケンスGAN」と呼ばれるGANのバリアントを開発しました。これらのモデルでは、ジェネレーターと判別器は、連続データの代わりにトークン（単語や文字など）のシーケンスでトレーニングされています。

GANを使用したテキスト生成では、多くの場合、テキストを1ホットのエンコードやワード埋め込みなどの数値表現に前処理して、個別のデータをGANへの入力として使用できる連続表現に変換します。

GANアーキテクチャは、テキストデータの基礎となる構造をキャプチャするために、再発性ニューラルネットワーク（RNN）やトランスなどの追加のコンポーネントで増強される場合があります。これらのモデルは、特定のプロンプトに条件付けられているテキストトークンのシーケンスを生成するか、モデルによって生成された前のトークンで条件付けされるようにトレーニングできます。

GANはテキストの生成において有望な結果を示しているが、GANトレーニングプロセスの不安定性のためにトレーニングが依然として困難になる可能性があることに注意することが重要です。さらに、生成されたテキストには、文法エラー、無関係または無意味なコンテンツ、または人間が作成したテキストと比較して一貫性と結束力が含まれている場合があります。
You are correct.

To overcome this issue, researchers have developed a variant of GANs called "Sequence GANs" that are specifically designed for generating discrete data, such as text. In these models, the generator and discriminator are trained on sequences of tokens (e.g., words or characters) instead of continuous data.

Text generation with GANs often involves preprocessing the text into a numerical representation, such as a one-hot encoding or a word embedding, to convert the discrete data into a continuous representation that can be used as input to the GAN.

The GAN architecture may also be augmented with additional components, such as a recurrent neural network (RNN) or a transformer, to capture the underlying structure in the text data. These models can be trained to generate sequences of text tokens that are conditioned on a given prompt or conditioned on the previous tokens generated by the model.

It's important to note that while GANs have shown promising results in generating text, they can still be challenging to train due to the instability of the GAN training process. Additionally, the generated text may still contain grammatical errors, irrelevant or nonsensical content, or lack coherence and cohesiveness compared to human-written text.