GAN이 생성한 이미지 예시
여기 보이는 얼굴들은 모두 GAN이 생성한 인공적인 얼굴들이며, 실제 인물이 아니다.
진짜 GANs이 생성한 이미지이다, 즉 실제 사람이 아닌 사진들을 데이터셋을 기반으로 생성해줬다.
구글의 빅 GAN(BigGAN)
실제처럼 보이는 가짜 이미지를 생성한다.
위의 강아지, 여우, 음식 등 다 만들어진것이다.
GANs?
신경망의 일종이며 학습된 데이터셋으로 부터 이미지를 생성해주는 신경망이다.
맨 우측 노란색 박스를 제외한 부분이 이미지 데이터셋으로, 데이터셋을 학습하고
노란색 박스의 결과물들을 생성한다.
GANs로 만든 현실같은 이미지
위 이미지는 2018년에 만들어진 진짜 같은 이미지를 GANs로 만든것이다.
진짜 카메라로 찍은 이미지라고 봐도 어색하지 않다.
애니메이션 캐릭터
실사 이미지만 생성하는것이 아닌 애니메이션 캐릭터들도 생성을 해준다.
기존 애니메이션 캐릭터들의 데이터셋을 주고 새로운 캐릭터들을 만들기 시작한다.
이미지-투-이미지 변환
주간 이미지를 타겟팅한 다음 이 유형의 데이터 세트를 기반으로 해당 이미지의 나이트 비전을 만들어준 모습
이거는 스케치를 그리고 데이터셋을 기반으로 스케치에 맞는 진짜 같은 옷들을 만들어줬다.
Text-to-Image 변환
설명에 맞는 새의 이미지를 생성하는 것의 이미지인데,
GPT나 관련 AI 이미지 생성도구를 통해 만들었던것처럼 만들어준다.
Semantic-Image-to-Photo 변환
세멘틱 이미지를 사진으로 변환해주는건데
"세멘틱 이미지는 이미지의 각 픽셀이 무엇을 나타내는지를 나타내는 레이블을 포함한 이미지"
이걸 확인하고 세멘틱 이미지를 다시 봤을때 이해가된다.
그 세멘틱으로 부터 사진을 생성해준건데, 반대로 처리했을정도로 완성도가 높다.
Super Resolution (SRGAN) - 초고해상도
저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환해주는건데,
이 방법은 흐릿한 CCTV 카메라를 사용하여 번호판의 정보를 향상하여 사용하는 방법이 있다.
다음 글은 이 GANs가 어떻게 작동하는지 알아보자.
