Нейросети для генерации изображений людей, называемые генеративными моделями, используют алгоритмы машинного обучения для создания новых изображений на основе образцов. Эти модели обучаются на большом количестве изображений людей, чтобы научиться распознавать и генерировать новые изображения.
Существует несколько подходов к генерации изображений с использованием нейронных сетей. Один из них - это генеративная состязательная сеть (GAN). GAN состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает изображения, а дискриминатор оценивает, насколько эти изображения похожи на настоящие. Генератор пытается обмануть дискриминатор, создавая все более реалистичные изображения.
Еще один подход - это автокодировщики. Они состоят из трех нейросетей: энкодера, декодера и регрессора. Энкодер сжимает изображение в меньший вектор, а декодер преобразует этот вектор обратно в изображение. Регрессор сравнивает исходное изображение с восстановленным изображением и оптимизирует сеть, чтобы они были как можно ближе.
Также существует метод, называемый генеративно-состязательными автокодерами (GAN-based autoencoders). Он сочетает в себе преимущества GAN и автокодировщиков.
Нейросети, используемые для генерации изображений, могут быть обучены на различных типах данных, включая фотографии людей, рисунки и даже тексты. Например, генеративные модели могут использоваться для создания портретов людей по описанию их внешности.
