Как нейронные сети могут генерировать новые изображения из существующих образцов?

Нейронные сети могут генерировать новые изображения из существующих образцов следующим образом: cyberleninka.ru

1. Анализирует исходное изображение. cyberleninka.ru Нейронная сеть определяет его основные характеристики, такие как цвет, форма и расположение объектов. cyberleninka.ru
2. Создаёт новое изображение. cyberleninka.ru Модель комбинирует элементы из разных иллюстраций или фотографий, изменяет цвета, стили и другие параметры в соответствии с запросом. hi-tech.mail.ru Например, может добавить на изображение новый объект или изменить его цвет. cyberleninka.ru

Один из подходов к генерации изображений на основе существующих образцов — использование циклических генеративных состязательных сетей (CycleGAN). cyberleninka.ru Генератор получает изображение одного типа и стремится преобразовать в изображение другого типа. cyberleninka.ru Дискриминатор получает изображение одного типа и пытается определить, реальное ли оно. cyberleninka.ru

Ещё один подход — использование вариационных автоэнкодеров (VAE). dzen.ru sky.pro Эта архитектура позволяет сжимать изображения до компактного представления (кодировка), а затем восстанавливать их обратно (декодировка). dzen.ru VAE также может генерировать новые изображения, изменяя параметры кодировки. dzen.ru