Условные GAN, CycleGAN и StyleGAN
1. Условные GAN (cGAN): в отличие от стандартных GAN, cGAN обусловливают процесс генерации определенными типами вспомогательной информации, например метками или данными из другой модальности. Это согласование достигается за счет подачи информации как на дискриминатор, так и на генератор в качестве дополнительных входных слоев.
Интуиция. Это похоже на управление творчеством генератора. Если бы стандартные GAN были похожи на просьбу художника нарисовать что-либо, cGAN просили бы художника нарисовать конкретную вещь, например пейзаж или человека.
2. CycleGAN: CycleGAN предназначены для обучения переводу из одного домена в другой, например, изменению стиля изображения, без парных примеров преобразования. Они вводят потерю согласованности цикла, чтобы вернуть преобразованное изображение обратно в исходное изображение.
Интуиция. Представьте, что вы переводчик, работающий с двумя языками. Вы переводите предложение с английского на французский, затем другой переводчик переводит это предложение с французского обратно на английский. Если последнее английское предложение точно соответствует оригиналу, то перевод, вероятно, хороший. Это принцип CycleGAN.
3. StyleGAN: StyleGAN генерируют изображения с высоким разрешением и предлагают контроль над процессом генерации с помощью стилей. Они используют сеть сопоставления для генерации кодов стилей и вводят эти коды в сеть генератора на нескольких уровнях, обеспечивая более точный контроль над сгенерированными изображениями.
Интуиция. Если GAN – это художники, то StyleGAN – это художники, способные адаптировать свой стиль к различным запросам. Они могут создавать вариации на нескольких уровнях, от широких мазков до мелких деталей.
Дополнительные темы в VAE
С момента своего создания VAE претерпели множество вариаций и улучшений. Некоторые из них включают введение иерархических структур для захвата многоуровневых характеристик данных, использование дискретных переменных для лучшей интерпретируемости и разработку более сложных априорных значений для моделирования более сложных распределений данных.
Применения генеративных моделей
Генеративные модели имеют широкий спектр применений, от синтеза изображений, сверхвысокого разрешения и рисования до поиска лекарств и синтеза текста в изображение. Их способность генерировать высококачественные разнообразные образцы делает их мощными инструментами во многих областях.
Интуиция. Способность этих моделей генерировать реалистичные и разнообразные образцы делает их похожими на производственную фабрику. Они могут создавать новые изображения, звуки и даже молекулярные структуры на основе шаблонов, которые они извлекли из существующих данных.
