重要なGANモデルとアプリケーションの概要

改善案 『重要なGANモデルとその応用の概要』

生成対抗ネットワーク（GAN）は、2014年の導入以来、画像合成を革新しました。この記事では、テキストから画像生成、画像から画像への変換、および画像の超解像など、主要なコンピュータビジョンアプリケーションにおける最も影響力のあるGANモデルの概要を提供します。

GANは、二つのニューラルネットワーク（ジェネレーターとディスクリミネーター）を敵対的なゲームでトレーニングし、実際の画像と区別がつかない合成画像を出力することで動作します。

最初のセクションでは、テキストから写真リアルな高解像度の画像を生成するために、スタックGANという先駆的なテキストから画像のGANを使用した2段階のプロセスについて説明します。

次に、Pix2Pix GANは、さまざまなドメイン間で画像から画像への一般的な変換タスクについて検討されます。Pix2Pixでは、ジェネレーターを入力画像に依存させてドメイン固有の損失関数を学習するというアイデアを導入しました。最後のセクションでは、低解像度の画像を高解像度バージョンに超解像するために特に開発されたSRGANの概要を紹介します。

• 「You.comがYouRetrieverをリリース：You.comの検索APIへの最もシンプルなインターフェース」
• 「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」
• (sekai no toppu 10 no sōsei AI sutātappu)

データサイエンスとAIのキャリアを始めたいですか？学びたいですか？データサイエンスのメンタリングセッションと長期キャリアメンタリングを提供しています：

• メンタリングセッション: https://lnkd.in/dXeg3KPW
• 長期メンタリング: https://lnkd.in/dtdUYBrM

私のニュースレター「To Data & Beyond」に登録して、私の記事のフルアクセスと早期アクセスを受け取りましょう：

To Data & Beyond | Youssef Hosni | Substack

データサイエンス、機械学習、AI、そしてそれらの先にあるもの。Youssef Hosniによる「To Data & Beyond」をクリックして読む…

youssefh.substack.com

1. テキストから写真合成

テキストの説明から高品質の画像を合成することは、コンピュータビジョンにおける課題の一つです。既存のテキストから画像へのアプローチで生成されたサンプルは、大まかには表現できますが、、、

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!