Как работает алгоритм генерации изображений в генеративно-состязательных сетях?

Алгоритм генерации изображений в генеративно-состязательных сетях (GAN) основан на взаимодействии двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. science-engineering.ru cyberleninka.ru

Генератор получает словесное описание признаков требуемого изображения в текстовом виде. cyberleninka.ru Его задача — воспроизвести полученную информацию. cyberleninka.ru Чтобы создавать разнообразные изображения, генератор получает на свой вход случайный шум. skillbox.ru

Дискриминатор выполняет проверку изображения, определяя, действительно ли оно соответствует заданному текстовому описанию. cyberleninka.ru Для этого он прошёл отдельное предварительное обучение, изучив тысячи реально существующих фотографий. skillbox.ru На основе этих изображений дискриминатор сформировал представление о том, как могут выглядеть нужные объекты. skillbox.ru

Алгоритм работы: science-engineering.ru

1. Генератор принимает случайные числа и возвращает изображение. science-engineering.ru neurohive.io
2. Сгенерированное изображение подаётся в дискриминатор вместе с потоком изображений, взятых из фактического, достоверного набора данных. science-engineering.ru neurohive.io
3. Дискриминатор принимает как настоящие, так и поддельные изображения и возвращает число от 0 до 1, где 1 представляет собой прогноз подлинности, а 0 представляет подделку. science-engineering.ru neurohive.io

Обучение генератора и дискриминатора происходит одновременно. cyberleninka.ru Генератор формирует изображения, которые будет трудно отличить от подлинника. cyberleninka.ru Генерация изображений проводится до тех пор, пока не будут созданы качественные изображения, максимально соответствующие заданным в текстовом виде признакам. cyberleninka.ru