要約
このレビューでは、生成AIの範囲内のテキストから画像への最先端の生成と画像から画像の生成を調査します。
変分自動エンコーダー、生成的敵対的ネットワーク、拡散モデルの3つの顕著なアーキテクチャの比較分析を提供します。
それぞれについて、特に科学的なイメージの理解のために、コアの概念、建築革新、実用的な強みと制限を解明します。
最後に、この急速に進化する分野における重要なオープンな課題と潜在的な将来の研究の方向性について説明します。
要約(オリジナル)
This review surveys the state-of-the-art in text-to-image and image-to-image generation within the scope of generative AI. We provide a comparative analysis of three prominent architectures: Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks and Diffusion Models. For each, we elucidate core concepts, architectural innovations, and practical strengths and limitations, particularly for scientific image understanding. Finally, we discuss critical open challenges and potential future research directions in this rapidly evolving field.
arxiv情報
| 著者 | Zineb Sordo,Eric Chagnon,Daniela Ushizima |
| 発行日 | 2025-02-28 15:30:55+00:00 |
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