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

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