GAN

• 실제와 유사한 데이터를 만드는 생성 모델
• 구조
  • 생성자(Generator) : 실제와 동일한 데이터를 생성하는 것 목적 (비지도학습)
  • 판별자(Discriminator) : 생성된 데이터 판단 (지도학습)
• 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 성능을 개선하는 모델

Pix2pix

• 단점
  • 학습 데이터 셋 -> 페어 데이터 필요
  • 원본 데이터로 못 돌아옴
    • 정보유실 -> 이미지 특성 유실

CycleGAN

• 페어 데이터 필요 x
• 특정 이미지 도메인 특정 -> 다른 이미지 적용
• 다시 원본 데이터로 돌아감