- Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN состоят из двух сетей - генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Генератор создает изображения, а дискриминатор пытается отличить эти сгенерированные изображения от реальных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока генератор не научится создавать реалистичные изображения.
- Вариационные автоэнкодеры (VAE): VAE - это тип автоэнкодеров, способных генерировать новые изображения. Они учатся кодировать входные изображения в пространство латентных переменных, а затем декодировать эти переменные обратно в изображения. Этот процесс обеспечивает генерацию новых изображений путем семплирования латентных переменных.
- Трансформеры в задачах генерации изображений: Трансформеры, которые стоят в основе моделей, таких как GPT, могут быть адаптированы для работы с изображениями. Например, модель под названием DALL-E разработана для генерации изображений на основе текстового описания.
Важно отметить, что генерация изображений является сложной задачей, и модели требуют большого объема данных и вычислительных ресурсов для обучения. Большие вычислительные модели и технологии глубокого обучения сегодня обеспечивают значительный прогресс в генерации изображений, что позволяет создавать всё более реалистичные и интересные результаты.
