Как работает технология генеративно-состязательных сетей в создании цифровых изображений?

Технология генеративно-состязательных сетей (GAN) в создании цифровых изображений работает на основе взаимодействия двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. dzen.ru vc.ru

Генератор создаёт изображения на основе случайного шума. dzen.ru Цель генератора — создать изображение, которое настолько похоже на реальные изображения, чтобы дискриминатор не смог отличить его от настоящего. dzen.ru

Дискриминатор классифицирует изображения как реальные или сгенерированные. dzen.ru Он принимает как реальные изображения, так и изображения, созданные генератором, и пытается определить, какие из них фальшивые. dzen.ru

Процесс обучения сети заключается в следующем: dzen.ru

1. Генератор создаёт фальшивые изображения. dzen.ru
2. Дискриминатор получает как реальные, так и фальшивые изображения и пытается классифицировать их. dzen.ru
3. Если дискриминатор правильно распознаёт фальшивые изображения, его ошибка уменьшается, а генератору становится сложнее «обманывать» дискриминатор. dzen.ru
4. Обе сети улучшаются через обучение на ошибках: генератор учится создавать более реалистичные изображения, а дискриминатор — лучше распознавать фальшивки. dzen.ru

Этот процесс повторяется множество раз, и генератор постепенно становится всё лучше в создании реалистичных изображений. vc.ru