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generative model3

cGAN/Pix2Pix 1. GAN 2. cGAN 어떤 숫자를 만들어낼지에 대한 정보를 넣어주는 것(어떤 클래스에 해당하는지에 대한 정보) ex) 7을 만들고자 한다면 condition vector에 7을 넣어주고, z(noise)에는 랜덤하게 샘플링해서 7이라는 의미를 가지는 랜덤한 형태를 만들어줌 3. Pix2Pix image to image translation : 이미지의 특정 양상을 다른 양상으로 바꿔주는 것을 의미 ex) 손그림 → 실제 사진으로 translation 이미지 자체를 condition으로 받아버림 (이미지 자체가 정보가 되는 것임) 즉, 이미지가 들어왔을 때, 거기에 부합하는 output의 형태로 만들어줌 noise vector z를 안씀 pixel 을 입력으로 받아 pixel을 예측함 (이미지를 이미.. 2023. 7. 7.

GAN: Generative Adversarial Nets 0. Abstract 본문 We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G. The training procedure for G is to maximize the probability of D making a m.. 2023. 7. 6.

CycleGAN 0. Abstract Figure 1: Given any two unordered image collections X and Y , our algorithm learns to automatically “translate” an image from one into the other and vice versa: (left) Monet paintings and landscape photos from Flickr; (center) zebras and horses from ImageNet; (right) summer and winter Yosemite photos from Flickr. Example application (bottom): using a collection of paintings of famous.. 2023. 7. 5.

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