소개 https://arxiv.org/abs/2005.09544 CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks The unprecedented increase in the usage of computer vision technology in society goes hand in hand with an increased concern in data privacy. In many real-world scenarios like people tracking or action recognition, it is important to be able to process the arxiv.org 저는 스테이블 디퓨전을 사용한 비식별..
CycleGAN 이란 CycleGAN은 Style Transfer 분야에 GAN을 적용시킨 대표적인 모델입니다. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent... Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Image-to-image translation is a class of vision and graphics problems where the goal is to learn the mapping between an input image and an output image using a training set of aligned image pai..
DCGAN(Deep Convolutional GAN)은 GAN의 대표적인 모델로써, GAN에 컨볼루전망을 적용하여 성능을 향상시킨 모델입니다. 간단하게 DCGAN에 대해 설명한 후 실습과 함께 상세하게 알아보도록 하겠습니다. DCGAN 요약 DCGAN은 2016년에 발표된 모델로 GAN의 가장 대표적인 모델입니다. https://arxiv.org/abs/1511.06434 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks In recent years, supervised learning with convolutional networks (CNNs) has seen huge adoption ..
딥페이크 라는 단어를 들어보신 적 있으신가요? 딥페이크는 영상 속 사람 위치에 임의의 다른 인물을 합성하는 가짜 영상을 말합니다. 위의 영상은 딩고 뮤직 배경에 일론 머스크의 얼굴을 합성하고, SG워너비 살다가 음악을 임의의 음성으로 변형한 대표적인 딥페이크 영상입니다. 이러한 가짜 영상을 생성해내는 모델들 중 하나가 이번에 소개드릴 GAN이라는 모델입니다. 간단하게 GAN이 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 어떠한 한계점이 있는지에 대해 설명해보겠습니다. GAN 이란 GAN은 겐 또는 간으로 불리며, 주로 겐으로 읽는다고 합니다. 제 주변에서는 둘 다 많이 읽히고 있습니다. Generative GAN의 첫 글자인 G는 Generative의 줄임말입니다. 이 단어에서 알 수 있듯이 GAN은 무언가를 생성하는..
