Vector Gekwantificeerd Generatief Adversarisch Netwerk (VQGAN)

Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) is een generatief adversarieel netwerk (GAN) dat wordt gebruikt voor beeldsynthese. Het netwerk maakt gebruik van vector-kwantisatietechnologie om afbeeldingen van hoge kwaliteit te maken die er echt uitzien, met een lagere trainingstijd en complexiteit in vergelijking met andere GAN-architecturen.

VQGAN werd voor het eerst voorgesteld door Jia-Hong Huang et al. in 2018 en is sindsdien een actief onderzoeksgebied. Het combineert twee state-of-the-art deep learning-technieken, namelijk generatieve adversariële netwerken (GAN's) en vector-kwantisatie, waardoor het afbeeldingen en audio van hoge kwaliteit kan genereren tegen lagere trainingstijden en complexiteit.

Om de beeldsynthesemogelijkheden te bereiken, bestaat de VQGAN-architectuur uit twee delen. Het eerste deel is een generatief netwerk (G) dat wordt getraind om monsters van een bepaalde verdeling te genereren. Het tweede deel is een discriminatief netwerk (D) dat wordt getraind om de gegenereerde monsters te onderscheiden van echte gegevens.

Het vector-quantiseringsgedeelte wordt gebruikt om het aantal benodigde parameters te verminderen dat G nodig heeft om de verdeling nauwkeurig weer te geven. Dit wordt gedaan door een hoogdimensionale ruimte te coderen in een laagdimensionale ruimte met een codeboek van codevectoren. De gegenereerde monsters hebben een kleinere representatiekracht dan de invoerafbeelding, maar leggen nog steeds alle belangrijke kenmerken vast bij een lagere complexiteit.

VQGAN is met succes gebruikt in toepassingen zoals beeld- en audiosynthese, natuurlijke taalverwerking, beeld-naar-beeld vertaling, downstream analyse en vele andere taken. Het behaalt aanzienlijk betere resultaten dan GANs getraind zonder vector-kwantisatie, en de lagere complexiteit maakt het geschikt voor real-time toepassingen.

In het algemeen is het Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) een krachtig en efficiënt generatief model dat afbeeldingen en audio van hoge kwaliteit kan produceren die er echt uitzien, met minder trainingstijd en complexiteit. Het heeft toepassingen op veel gebieden van deep learning en wordt steeds populairder vanwege zijn indrukwekkende mogelijkheden voor beeldsynthese.