В чем разница между GAN и VAE при генерации изображений?

Разница между GAN (Generative Adversarial Networks) и VAE (Variational Autoencoders) при генерации изображений заключается в подходе к созданию картинок. dzen.ru www.baeldung.com

GAN состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. dzen.ru Они взаимодействуют и обучаются вместе, соревнуясь друг с другом. dzen.ru Генератор получает случайный набор данных («шум») и превращает его в картинку. dzen.ru Дискриминатор анализирует полученное изображение и пытается понять, настоящее оно или сгенерированное. dzen.ru В процессе обучения генератор учится создавать более реалистичные картинки, а дискриминатор — лучше распознавать подделки. dzen.ru

VAE использует принципы сжатия и восстановления данных. dzen.ru Модель создаёт изображения через кодирование входных данных (например, фотографии) в так называемое «латентное пространство», а потом — декодирует обратно, создавая новые вариации. dzen.ru Этот метод позволяет моделям управлять процессом генерации — например, изменять стиль, цвет или другие параметры создаваемых изображений, «плавно» переходя от одного варианта к другому. dzen.ru

Некоторые другие различия:

• Подход к обучению. www.baeldung.com VAE обучаются без присмотра, в отличие от GAN, которые используют контролируемую технику. www.baeldung.com
• Функция потерь. www.baeldung.com У VAE это KL-дивергенция, в то время как GAN использует две функции потерь: потери генератора и дискриминатора соответственно. www.baeldung.com
• Применение. www.baeldung.com GAN в первую очередь ориентированы на генерацию изображений, создавая изображения, идентичные оригинальным, с высоким разрешением. www.baeldung.com VAE широко используются для шумоподавления и генерации изображений. www.baeldung.com
• Чёткость изображений. deepme.ru GAN даёт более чёткие изображения, потому что оптимизирован именно для реалистичности, а не для точного восстановления данных. deepme.ru VAE же жертвует чёткостью ради возможности работать с непрерывным латентным пространством. deepme.ru