Rede adversária geradora quantificada por vetor (VQGAN)

A Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) é uma rede adversária generativa (GAN) usada para síntese de imagens. A rede usa a tecnologia de quantização vetorial para criar imagens reais de alta qualidade com menor tempo de treinamento e complexidade em comparação com outras arquiteturas de GAN.

O VQGAN foi proposto pela primeira vez por Jia-Hong Huang et al. em 2018 e tem sido uma área ativa de pesquisa desde então. Ele combina duas técnicas de aprendizagem profunda de última geração, a saber, redes adversárias generativas (GANs) e quantização vetorial, o que permite gerar imagens e áudio de alta qualidade com menor tempo e complexidade de treinamento.

Para obter seus recursos de síntese de imagem, a arquitetura VQGAN consiste em duas partes. A primeira parte é uma rede generativa (G) que é treinada para gerar amostras de uma determinada distribuição. A segunda parte é uma rede discriminativa (D) que é treinada para distinguir as amostras geradas dos dados reais.

A parte de quantização do vetor é usada para reduzir o número de parâmetros necessários para que G represente com precisão a distribuição. Isso é feito codificando um espaço de alta dimensão em um espaço de baixa dimensão com um livro de código de vetores de código. As amostras geradas têm um poder de representação reduzido em relação à imagem de entrada, mas ainda capturam todos os recursos importantes em uma complexidade menor.

O VQGAN tem sido usado com sucesso em aplicações como síntese de imagem e áudio, processamento de linguagem natural, tradução de imagem para imagem, análise downstream e muitas outras tarefas. Ele alcança resultados significativamente melhores do que os GANs treinados sem quantização vetorial, e sua menor complexidade o torna adequado para aplicações em tempo real.

De modo geral, a Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) é um modelo generativo poderoso e eficiente, capaz de produzir imagens e áudio de alta qualidade e aparência real com tempo e complexidade de treinamento reduzidos. Ele tem aplicações em muitas áreas de aprendizagem profunda e está se tornando cada vez mais popular por seus impressionantes recursos de síntese de imagens.