Почему генеративно-состязательные сети GAN стали стандартом в обработке изображений?

Генеративно-состязательные сети (GAN) стали стандартом в обработке изображений по нескольким причинам:

• Возможность создания реалистичных изображений. 12 GAN способны генерировать изображения людей, животных, природных пейзажей, архитектуры и многое другое. 2 Такие методы находят применение в киноиндустрии, видеоиграх и виртуальной реальности. 1
• Улучшение качества изображений. 13 GAN могут использоваться для повышения разрешения изображений, устранения шумов и восстановления повреждённых участков. 13
• Стилевой трансфер. 1 GAN позволяют переносить стили с одного изображения на другое, создавая картины в стиле известных художников или преобразовывая фотографии в мультяшные изображения. 1
• Синтез новых данных. 1 GAN могут генерировать новые данные, основанные на существующих, что полезно для увеличения объёма обучающих наборов данных в условиях ограниченного количества реальных данных. 1
• Гибкость и адаптивность. 3 GAN могут обучаться на больших и разнообразных наборах данных, что позволяет им адаптироваться к различным задачам и типам изображений. 3

Таким образом, GAN предлагают новые подходы к созданию и улучшению визуальных данных, что делает их важным инструментом в области обработки изображений. 1