Векторная квантованная генеративная адверсариальная сеть (VQGAN)

Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) - это генеративная адверсивная сеть (GAN), используемая для синтеза изображений. Сеть использует технологию векторного квантования для создания высококачественных реально выглядящих изображений с меньшим временем обучения и сложностью по сравнению с другими архитектурами GAN.

VQGAN была впервые предложена Цзя-Хонг Хуангом и др. в 2018 году, и с тех пор она является активной областью исследований. Он сочетает в себе два современных метода глубокого обучения, а именно генеративные состязательные сети (GAN) и векторное квантование, что позволяет ему генерировать высококачественные изображения и аудио при меньшем времени и сложности обучения.

Для достижения возможностей синтеза изображений архитектура VQGAN состоит из двух частей. Первая часть - это генеративная сеть (G), которая обучается генерировать образцы из заданного распределения. Вторая часть - дискриминативная сеть (D), которая обучается отличать сгенерированные образцы от реальных данных.

Часть векторного квантования используется для уменьшения количества необходимых параметров, необходимых G для точного представления распределения. Это делается путем кодирования высокоразмерного пространства в низкоразмерное пространство с помощью книги кодовых векторов. Сгенерированные образцы имеют меньшую репрезентативность, чем входное изображение, но все же захватывают все важные особенности при меньшей сложности.

VQGAN успешно используется в таких приложениях, как синтез изображений и аудио, обработка естественного языка, перевод изображений в изображения, аналитика нисходящего потока и многие другие задачи. Он достигает значительно лучших результатов, чем GAN, обученные без векторного квантования, а его меньшая сложность делает его пригодным для приложений реального времени.

В целом, Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) - это мощная и эффективная генеративная модель, способная создавать высококачественные реально выглядящие изображения и аудио с меньшим временем и сложностью обучения. Она находит применение во многих областях глубокого обучения и становится все более популярной благодаря своим впечатляющим возможностям синтеза изображений.