Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) adalah jaringan adversarial generatif (GAN) yang digunakan untuk sintesis gambar. Jaringan ini menggunakan teknologi kuantisasi vektor untuk membuat gambar tampak nyata berkualitas tinggi dengan waktu pelatihan dan kompleksitas yang lebih rendah dibandingkan dengan arsitektur GAN lainnya.

VQGAN pertama kali diusulkan oleh Jia-Hong Huang dkk. pada tahun 2018, dan telah menjadi bidang penelitian aktif sejak saat itu. Ini menggabungkan dua teknik pembelajaran mendalam yang canggih, yaitu jaringan permusuhan generatif (GAN) dan kuantisasi vektor, yang memungkinkannya menghasilkan gambar dan audio berkualitas tinggi dengan waktu dan kompleksitas pelatihan yang lebih rendah.

Untuk mencapai kemampuan sintesis gambarnya, arsitektur VQGAN terdiri dari dua bagian. Bagian pertama adalah jaringan generatif (G) yang dilatih untuk menghasilkan sampel dari distribusi tertentu. Bagian kedua adalah jaringan diskriminatif (D) yang dilatih untuk membedakan sampel yang dihasilkan dengan data nyata.

Bagian kuantisasi vektor digunakan untuk mengurangi jumlah parameter yang diperlukan agar G dapat mewakili distribusi secara akurat. Hal ini dilakukan dengan mengkodekan ruang berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah dengan buku kode vektor kode. Sampel yang dihasilkan memiliki kekuatan representasi yang lebih rendah dibandingkan gambar masukan, namun tetap menangkap semua fitur penting dengan kompleksitas yang lebih rendah.

VQGAN telah berhasil digunakan dalam aplikasi seperti sintesis gambar dan audio, pemrosesan bahasa alami, terjemahan gambar-ke-gambar, analisis hilir, dan banyak tugas lainnya. Ini mencapai hasil yang jauh lebih baik daripada GAN yang dilatih tanpa kuantisasi vektor, dan kompleksitasnya yang lebih rendah membuatnya cocok untuk aplikasi real-time.

Secara keseluruhan, Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) adalah model generatif yang kuat dan efisien yang mampu menghasilkan gambar dan audio berkualitas tinggi dengan mengurangi waktu dan kompleksitas pelatihan. Ini memiliki aplikasi di banyak bidang pembelajaran mendalam dan menjadi semakin populer karena kemampuan sintesis gambarnya yang mengesankan.

Pilih dan Beli Proxy

Proksi Pusat Data

Memutar Proxy

Proksi UDP

Dipercaya Oleh 10.000+ Pelanggan di Seluruh Dunia

Pelanggan Proksi
Pelanggan Proksi
Pelanggan Proksi flowch.ai
Pelanggan Proksi
Pelanggan Proksi
Pelanggan Proksi