Разница между Generative Adversarial Networks (GANs) и другими алгоритмами генерации изображений заключается в их подходе к созданию контента. 24

GANs состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора, которые конкурируют друг с другом. 2 Генератор создаёт синтетические данные (например, изображения, текст, звук) из случайных шумов, а задача дискриминатора — различать реальные и поддельные данные. 2 В результате генератор учится создавать всё более реалистичные изображения, которые дискриминатор не может отличить от настоящих. 1

Другие алгоритмы генерации изображений, например Variational Autoencoders (VAEs), работают иначе. 12 Модель обучается на сжатии изображений в более компактное представление, а затем восстанавливает изображение из этого представления. 1 Это позволяет модели генерировать новые изображения, которые имеют сходные характеристики с исходными данными. 1

Таким образом, GANs ориентированы на создание реалистичного контента, в то время как другие алгоритмы генерируют изображения, имеющие определённые сходства с исходными данными.