#generative model

今年7月にDALL-E2やMidjourneyが公開されて以降、画像生成AIの話題が尽きない。 ほんの2,3ヶ月の間に、文章から画像を生成するtext to imageの新しい研究やサービス・ツールへの移植が毎日のように次々と公開されている。 https://note.com/yamkaz/m/mad0bd7dabc99 オイラも8月にMidjourneyを無料枠で試してみた↓ 話題のmidjourneyに「H・R・ギーガーが描いたウルトラマン」を頼んだ結果#midjourney pic.twitter.com/dV9ANULIdO — NegativeMind (@NegativeMind) August 5, 2022 Stability.Aiがtext to image手法の1つであるStable Diffusionをオープンソースで公開したことで、text to…

GAN, DCGAN, CGAN, Pix2Pix, CycleGANに引き続きGAN手法のお勉強。 https://blog.negativemind.com/2020/03/30/cyclegan-image-to-image-translation-by-learning-some-relationship-between-the-domains/ https://blog.negativemind.com/portfolio/generative-adversarial-network/ 次はPGGAN (Progressive Growing GAN)について。

PGGAN (Progressive Growing GAN)

PGGAN (Progressive Growing GAN)はICLR 2018で発表された研究 Progressive growing of GANs…

GAN, DCGAN, CGAN, Pix2Pixに引き続きGAN手法のお勉強。 https://blog.negativemind.com/2019/12/29/pix2pix-image-to-image-translation-with-conditional-adversarial-networks/ Pix2Pixからだいぶ時間が空いてしまったけど、次はCycleGANについて。

CycleGAN

CycleGANはICCV 2017で発表された論文 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networksで提案されたGANによる画像変換手法。 馬の画像(動画)をシマウマに変換したこちらの衝撃的な動画が有名ですね↓

GAN, DCGANに引き続き、 https://blog.negativemind.com/2019/09/07/deep-convolutional-gan/ 次はCGAN (Conditional GAN)のお勉強。日本語で言うと「条件付き敵対的生成ネットワーク」といったところでしょうか。

CGAN (Conditional GAN)

CGAN (Conditional GAN)は2014年にarXivで公開された論文 Conditional Generative Adversarial Netsで提案された生成手法。arXivで公開されただけで、学会発表はしていないようです。中身も割とあっさりした論文。学会発表されていない論文が後に引用される時代か。 CGANは以下の図のように、Generator, DiscriminatorによるGANの基本構造を踏襲しつつ、条件を与えられるように…

引き続きGAN(敵対的生成ネットワーク)手法のお勉強。 https://blog.negativemind.com/2019/06/22/generative-adversarial-networks/ 次はGANsの発展形のDCGAN (Deep Convolutional GAN)について。

DCGAN (Deep Convolutional GAN)

DCGAN (Deep Convolutional GAN)はICLR 2016で発表された論文 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networksで提案された生成モデル。 DCGANも基本的にはオリジナルのGANの考え方に則っており、GeneratorとDiscriminatorを競わせるように学習する。…

Enrico Sangiuliano - Generative Model

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