GAN: 두 판 사이의 차이
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* 생성자 | * 생성자 | ||
* 감별자 | * 감별자 | ||
== GAN의 종류 == | |||
* DCGAN(Deep Convolutional GAN) | |||
** 생성자와 감식자에 [[CNN]] 적용 | |||
** 조작된 가짜 이미지 생성 | |||
* SRGAN(Super Resolution GAN) | |||
** 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환 | |||
* StackGAN | |||
** 입력된 문장과 단어를 해석해 이미지를 생성 | |||
* 3D-GAN | |||
** 2D 이미지를 3D 이미지로 전환 | |||
* CycleGAN | |||
** 이미지의 스타일을 다른 이미지로 변환 | |||
** 밤 사진을 낮 사진으로, 모네풍을 피카소 풍으로 | |||
* DiscoGAN | |||
** 서로 다른 객체 그룹 사이의 특성을 파악하여 양자 사이의 관계를 파악 | |||
** 가방 이미지로, 유사한 느낌의 신발 이미지 생성 | |||
== 함께 보기 == | == 함께 보기 == | ||
2020년 1월 5일 (일) 23:57 판
- Generative Adversarial Networks; 적대적 생성 신경망; 적대적 신경망; 생산적 적대 신경망
- 한글 해석이 제각각이라 영어로 문서 생성함
구조
- 위 그림을 쉽게 그린 아래 그림
구성
- 생성자
- 감별자
GAN의 종류
- DCGAN(Deep Convolutional GAN)
- 생성자와 감식자에 CNN 적용
- 조작된 가짜 이미지 생성
- SRGAN(Super Resolution GAN)
- 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환
- StackGAN
- 입력된 문장과 단어를 해석해 이미지를 생성
- 3D-GAN
- 2D 이미지를 3D 이미지로 전환
- CycleGAN
- 이미지의 스타일을 다른 이미지로 변환
- 밤 사진을 낮 사진으로, 모네풍을 피카소 풍으로
- DiscoGAN
- 서로 다른 객체 그룹 사이의 특성을 파악하여 양자 사이의 관계를 파악
- 가방 이미지로, 유사한 느낌의 신발 이미지 생성
