GAN의 경우 모델은 신경망으로 구성된 생성기와 판별기로 구성됩니다. 생성기는 무작위 노이즈로부터 이미지를 생성하고, 판별기는 생성된 이미지가 진짜인지 가짜인지 구별하려고 시도합니다. 훈련이 진행됨에 따라 생성기는 판별자를 속이는 점점 더 사실적인 이미지를 생성하는 방법을 학습합니다.
널리 알려짐
PixelCNN과 같은 자동회귀 흐름 모델은 확률 분포에 따라 픽셀 단위로 이미지를 생성합니다. 이 모델은 이미지의 첫 번째 픽셀을 생성하는 것으로 시작한 다음 해당 정보를 사용하여 다음 픽셀을 생성하는 방식으로 전체 이미지가 생성될 때까지 계속됩니다.
사용된 방법에 관계없이 얼굴, 동물, 풍경 및 기타 요소의 이미지가 포함된 크고 다양한 훈련 데이터 세트를 인공 지능에 공급하는 것이 필수적입니다.
훈련 데이터 세트가 다양하고 방대할수록 현실적이고 설득력 있는 이미지를 생성하는 AI의 능력은 더욱 향상됩니다. 간단히 말해서, AI 이미징은 끊임없이 진화하는 분야입니다. prome디자인, 광고, 엔터테인먼트 등 여러 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다.
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*이 기사의 텍스트는 다음에서 부분적으로 생성되었습니다. ChatGPT, 에서 개발한 인공지능 기반 언어 모델 OpenAI. 텍스트 항목은 다음에 의해 생성되었습니다. Curto 뉴스와 응답은 의도적으로 전체 내용을 재현했습니다. 의 답변 ChatGPT 자동으로 생성되며 개인의 의견을 대변하지 않습니다. OpenAI 또는 모델과 관련된 사람들. 게시된 콘텐츠에 대한 모든 책임은 Curto 뉴스.
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