Обзор важных моделей и приложений GAN

Обзор ключевых моделей и приложений GAN

Генеративно-состязательные сети (GAN) революционизировали синтез изображений с момента своего появления в 2014 году. В этой статье представлен обзор некоторых из самых влиятельных моделей GAN для основных приложений компьютерного зрения, таких как генерация изображений на основе текста, перевод изображений и увеличение разрешения изображений.

GAN работают путем обучения двух нейронных сетей – генератора и дискриминатора – в состязательной игре, чтобы выдавать синтетические изображения, неотличимые от реальных изображений.

Первый раздел описывает StackGAN, новаторскую текст-изображение GAN, которая использует двухэтапный процесс для генерации фотореалистичных изображений высокого разрешения по текстовым описаниям.

Затем рассматриваются GAN Pix2Pix для общей задачи перевода изображений в различных областях. Pix2Pix предложил идею условной генерации на основе входного изображения для изучения функций потерь, специфичных для области. В заключительном разделе представлен профиль SRGAN, который разработан специально для увеличения разрешения изображений низкого разрешения до высокой четкости.

Вы хотите начать карьеру в области науки о данных и искусственного интеллекта, и вам нужно узнать, как? Я предлагаю сессии менторства по науке о данных и долгосрочное сопровождение карьеры:

Подпишитесь на мой информационный бюллетень, чтобы получать полный и ранний доступ к моим статьям:

В поисках данных и еще более широкой информации | Youssef Hosni | Substack

Наука о данных, машинное обучение, искусственный интеллект и то, что следует за ними. Нажмите, чтобы прочитать To Data & Beyond, Youssef Hosni…

youssefh.substack.com

1. Синтез текста в фотографию

Синтез высококачественных изображений из текстовых описаний является сложной задачей в компьютерном зрении. Образцы, созданные существующими подходами текст-изображение, могут приблизительно отражать…