간단하게 살펴보는 여러가지 GAN

GAN은 그 아이디어가 나온 뒤로 1~2년만에 급격하게 후속논문이 등장했다 그런데 DALL-E가 transformer로 엄청난 generation을 했는데 generation 문제에서 GAN이 정답이 아닐 수 있다는 것이다 1. DCGAN 이미지를 discriminator할 때는 Convolution해가면서 마지막에 generating할 때는 deconvolution으로 생성했다는 것 같다 2. Info-GAN Generation에 class 정보도 집어넣으면서 특정 class에 집중할 수 있게 해준다는거?? 3. Text2Image 문장이 주어지면 그것에 맞는 이미지를 생성한다 4. Puzzle-GAN 이미지의 subpatch를 넣으면 원래 이미지를 복원한다 5. CycleGAN 두 이미지간 domai..

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• · 2024. 4. 15.
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서로 관련없는 이미지로 바꿔버리는 CycleGAN의 핵심 아이디어

1. motivation Pix2Pix에서는 pairwise data로 x에 대한 ground truth인 y가 필요한 supervised learning 문제는 항상 이런 pairwise data를 얻는 것이 쉽지가 않다. 사실상 불가능한 경우도 많다 그래서 서로 무관한 X라는 style의 image dataset과 Y라는 style의 image dataset을 활용하는 방법은 없을까? 직접적인 대응관계가 없는 X,Y 사이에서 image translation이 가능하도록 만든 것이 CycleGAN이다. pairwise data가 필요하다는 제약사항을 뛰어넘으면서 응용범위가 늘어났다 2. CycleGAN loss X에서 Y를 생성하는 GAN loss와 Y에서 X를 생성하는 GAN loss와 Cycle c..

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• · 2023. 6. 30.
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