Нейросети, особенно генеративные нейросети (GAN), обучаются на больших объемах данных, которые могут включать в себя различные искажения, артефакты или неточности. Если обучающие данные содержат изображения с аномалиями, асимметрией или искажениями, модель может выучить эти особенности и воспроизводить их в сгенерированных изображениях.
Также важно учитывать, что генерация изображений является сложной задачей, и даже современные нейросети могут создавать артефакты или неестественные элементы на изображениях. Это может быть связано с ограничениями в данных, архитектурой модели, параметрами обучения или другими факторами.
Для улучшения результатов генерации изображений часто применяются методы, такие как улучшение архитектуры модели, оптимизация параметров обучения, аугментация данных и тщательный отбор и очистка обучающих данных.
