Generative Adversarial Networks Bridging Art and Machine Intelligence

要約

この本は、GANの基本原則と歴史的発展の詳細な紹介から始まり、伝統的な生成モデルと対照的であり、例示的なPythonの例を通じて核となる敵対的メカニズムを解明します。
このテキストは、GANトレーニングに固有の目的、損失関数、および最適化の課題を理解するための強固なフレームワークを提供する確率理論、統計、ゲーム理論を含む数学的および理論的基盤に体系的に対処します。
その後の章では、条件付きガン、DCGAN、インフォガン、ラプガンなどの古典的なバリエーションをレビューしてから、ワッサースタインガン、勾配ペナルティを備えたガン、最小二乗ガン、スペクトル正規化技術などの高度なトレーニング方法に進みます。
この本では、発電機と判別器におけるアーキテクチャの強化とタスク固有の適応をさらに検討し、高解像度の画像生成、芸術スタイルの転送、ビデオ統合、テキストから画像生成、その他のマルチメディアアプリケーションにおける実用的な実装を紹介します。
最後のセクションでは、自己触媒メカニズム、変圧器ベースの生成モデル、拡散モデルとの比較分析など、新たな研究動向に関する洞察を提供するため、学術的および応用設定の両方で将来の開発のための有望な方向性を示しています。

要約(オリジナル)

This book begins with a detailed introduction to the fundamental principles and historical development of GANs, contrasting them with traditional generative models and elucidating the core adversarial mechanisms through illustrative Python examples. The text systematically addresses the mathematical and theoretical underpinnings including probability theory, statistics, and game theory providing a solid framework for understanding the objectives, loss functions, and optimisation challenges inherent to GAN training. Subsequent chapters review classic variants such as Conditional GANs, DCGANs, InfoGAN, and LAPGAN before progressing to advanced training methodologies like Wasserstein GANs, GANs with gradient penalty, least squares GANs, and spectral normalisation techniques. The book further examines architectural enhancements and task-specific adaptations in generators and discriminators, showcasing practical implementations in high resolution image generation, artistic style transfer, video synthesis, text to image generation and other multimedia applications. The concluding sections offer insights into emerging research trends, including self-attention mechanisms, transformer-based generative models, and a comparative analysis with diffusion models, thus charting promising directions for future developments in both academic and applied settings.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google