GAN 모델의 종류 DCGAN , LSGAN , Conditional GAN

DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network) 

 

딥러닝 모델인 CNN을 사용하여 생성자와 판별자를 구성

생성자는 무작위 노이즈 벡터를 입력으로 받아 진짜같은 이미지를 생성하고, 판별자는 생성된 이미지와 실제 이미지를 입력으로 받아 각각을 구분하도록 훈련됨

생성자는 판별자의 결과를 최대화하고, 판별자는 생성자와 실제 이미지를 구분하도록 훈련되며, 이 과정에서 생성자는 실제 이미지와 비슷한 이미지를 생성하게 됨

 

 DCGAN은 고해상도 이미지를 생성하며, 이미지 내의 객체나 패턴 등의 특징을 잘 포착함.

이미지 간의 변환, 예를 들면 블랙앤화이트 이미지에서 컬러 이미지로 변환하는 작업에서도 사용됨

 

 

논문

https://arxiv.org/abs/1511.06434

Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

TensorFlow 공식 DCGAN 예제:

https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan

심층 합성곱 생성적 적대 신경망  |  TensorFlow Core

PyTorch 공식 DCGAN 예제

https://github.com/pytorch/examples/tree/main/dcgan

GitHub - pytorch/examples: A set of examples around pytorch in Vision, Text, Reinforcement Learning, etc.

 

 

 

LSGAN (Least Squares Generative Adversarial Network) 

판별자의 출력값과 실제 값의 차이를 최소화하는 L2 손실 함수를 사용하여 생성자와 판별자를 훈련시키는 방법

기존 GAN에서 발생할 수 있는 모드 붕괴(mode collapse)와 같은 문제를 완화시킬 수 있다

 

논문

https://arxiv.org/abs/1611.04076

Least Squares Generative Adversarial Networks

 

 

 

 

Conditional GAN

조건부 생성적 적대 신경망(Conditional GAN)

생성자와 판별자 모두가 조건을 입력으로 받아 이미지를 생성하거나 분류를 수행하는 방법

예로 입력 이미지가 고양이인지 개인지에 따라 생성된 이미지가 달라지도록 할 수 있다.

이 방법은 이미지 생성 뿐만 아니라 이미지 변환, 이미지 분할 등의 분야에서도 활용

 

논문 

https://arxiv.org/abs/1411.1784

Conditional Generative Adversarial Nets