在Keras中實現GAN可以通過以下步驟完成：

1. 定義生成器模型：創建一個生成器模型，通常是一個包含幾個全連接層或卷積層的神經網絡，用于生成假樣本。

2. 定義判別器模型：創建一個判別器模型，通常是一個包含幾個全連接層或卷積層的神經網絡，用于區分真實樣本和生成器生成的假樣本。

3. 定義GAN模型：將生成器和判別器模型組合在一起，構建一個GAN模型，其中生成器的目標是生成能夠欺騙判別器的假樣本，而判別器的目標是盡可能準確地區分真實樣本和假樣本。

4. 編譯GAN模型：編譯GAN模型，定義損失函數和優化器，通常使用交叉熵損失函數和Adam優化器。

5. 訓練GAN模型：使用真實樣本和生成器生成的假樣本訓練GAN模型，交替訓練生成器和判別器，使它們相互競爭學習。

以下是一個簡單的GAN示例代碼：

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

# 定義生成器模型
generator = Sequential([
    Dense(128, input_shape=(100,), activation='relu'),
    Dense(784, activation='sigmoid'),
    Reshape((28, 28))
])

# 定義判別器模型
discriminator = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 定義GAN模型
gan = Sequential([
    generator,
    discriminator
])

# 編譯GAN模型
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

# 訓練GAN模型
# 省略訓練代碼

請注意，上面的示例代碼僅僅是一個簡單的GAN實現示例，實際中的GAN模型可能會更加復雜。您可以根據具體的任務和數據集調整模型結構和超參數來實現更好的性能。