Некоторые плюсы применения генеративно-состязательных сетей (GAN) в фоторедактировании:

• Улучшение качества изображений. 1 GAN могут использоваться для повышения разрешения фотографий, устранения шумов и восстановления повреждённых участков. 1
• Создание реалистичных изображений. 1 GAN используются для генерации фотореалистичных изображений, включая синтез лиц, ландшафтов и даже объектов, не существующих в реальности. 1
• Стилевой трансфер. 1 GAN позволяют переносить стили с одного изображения на другое, создавая картины в стиле известных художников или преобразовывая фотографии в мультяшные изображения. 1
• Синтез новых данных. 1 GAN могут генерировать новые данные, основанные на существующих, что полезно для увеличения объёма обучающих наборов данных в условиях ограниченного количества реальных данных. 1

Некоторые минусы применения GAN в фоторедактировании:

• Нестабильность обучения. 13 Генератор и дискриминатор могут выходить из равновесия, что приводит к ухудшению качества генерируемых изображений. 1
• «Коллапс мод». 1 Генератор может создавать однообразные изображения, не учитывая разнообразие данных. 1
• Ресурсоёмкость. 3 GAN обычно требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения, включая высокопроизводительные графические процессоры и большие объёмы памяти. 3
• Отсутствие явной оценки плотности. 3 Это ограничение затрудняет оценку вероятности создания выборок и выполнение задач, требующих явной оценки плотности, таких как обнаружение аномалий. 3