Amazon.co.jp: 物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング: チーム・カルポ: 本
画像生成したらコラージュだった件
本記事は、画像生成AI Advent Calendar 2022 15日目を埋める記事です。 はじめに 画像生成AIは、学習した画像をコラージュした画像を出力しているのではないか、という議論があります。多くのモデルは勝手に収集した画像で学習（訓練）されているため、そのようなコラ画像が生成されていたら大問題です。 上の図を見てください。この図は、今月投稿された論文 [1] Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models [Gowthami Somepalli+, arXiv 2022] の図です。上段がStable Diffusionの生成画像、下段が訓練データのサブセット（LAION Aesthetics v2 6+）中で一番似た画像です。生成画像の一部またはほぼ全部が
Generative adversarial network - Wikipedia
An illustration of how a GAN works. A generative adversarial network (GAN) is a class of machine learning frameworks and a prominent framework for approaching generative AI.[1][2] The concept was initially developed by Ian Goodfellow and his colleagues in June 2014.[3] In a GAN, two neural networks contest with each other in the form of a zero-sum game, where one agent's gain is another agent's lo
【SinGAN】たった１枚の画像から多様な画像生成タスクが可能に - Qiita
はじめに 本記事はDeep learning論文紹介のAdvent Calender 2019の6日目の記事です。 本記事ではコンピュータビジョンのトップカンファレンスであるICCV2019でBest paperに選ばれたSin GANの論文について紹介し、公式のGitHubを色々触ってみようと思います。 SinGANは１枚の訓練データのみを学習に用いるので、気軽に画像生成を試すことができます(画像サイズにもよりますがGoogle colabratoryのGPUでおよそ1~5時間程度)。後半ではGoogle Colabratoryを用いて実際に画像生成を行っているのでぜひ試してみてください。 【SinGAN公式】 ・arxiv ・Github 【Qiitaの記事】 ・【論文解説】SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natura
敵対的生成ネットワーク - Wikipedia
敵対的生成ネットワーク （てきたいてきせいせいネットワーク、英: Generative adversarial networks、略称: GANs）は、2014年にイアン・グッドフェローらによって発表された教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種であり、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実装される[1]。 概要[編集] GANsは生成ネットワーク（generator）と識別ネットワーク（discriminator）の2つのネットワークから構成される。例として画像生成を目的とするなら生成側がイメージを出力し、識別側がその正否を判定する。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習する。このように2つのネットワークが相反した目的のもとに学習する様が敵対的と呼称される所以である。 ヤン・ルカンは、GANsにつ
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