Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)

Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) je generativní adversariální síť (GAN) používaná pro syntézu obrazu. Síť využívá technologii vektorové kvantizace k vytváření vysoce kvalitních reálně vypadajících obrázků s nižší dobou trénování a nižší složitostí ve srovnání s jinými architekturami GAN.

VQGAN byl poprvé navržen Jia-Hong Huangem a kol. v roce 2018 a od té doby je aktivní oblastí výzkumu. Kombinuje dvě nejmodernější techniky hlubokého učení, jmenovitě generativní adversariální sítě (GAN) a vektorovou kvantizaci, což umožňuje generovat vysoce kvalitní obrázky a zvuk při nižších dobách a složitosti tréninku.

Pro dosažení schopností syntézy obrazu se architektura VQGAN skládá ze dvou částí. První částí je generativní síť (G), která je natrénována pro generování vzorků z dané distribuce. Druhou částí je diskriminační síť (D), která je trénována k rozlišení generovaných vzorků od reálných dat.

Vektorová kvantizační část se používá ke snížení počtu nezbytných parametrů potřebných k tomu, aby G přesně reprezentovalo rozdělení. To se provádí kódováním vysokorozměrného prostoru do nízkorozměrného prostoru pomocí kódové knihy kódových vektorů. Generované vzorky mají sníženou reprezentativní sílu než vstupní obraz, ale přesto zachycují všechny důležité vlastnosti s nižší složitostí.

VQGAN se úspěšně používá v aplikacích, jako je syntéza obrazu a zvuku, zpracování přirozeného jazyka, překlad z obrazu na obrázek, následná analýza a mnoho dalších úkolů. Dosahuje výrazně lepších výsledků než GAN trénované bez vektorové kvantizace a díky nižší složitosti je vhodný pro aplikace v reálném čase.

Celkově je Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) výkonným a efektivním generativním modelem schopným produkovat vysoce kvalitní reálně vypadající obrázky a zvuk se sníženou dobou a složitostí školení. Má aplikace v mnoha oblastech hlubokého učení a je stále populárnější pro své působivé schopnosti syntézy obrazu.