ویکٹر کوانٹائزڈ جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورک (VQGAN)

Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) ایک جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورک (GAN) ہے جو تصویر کی ترکیب کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ نیٹ ورک دیگر GAN فن تعمیر کے مقابلے میں کم تربیتی وقت اور پیچیدگی کے ساتھ اعلیٰ معیار کی حقیقی نظر آنے والی تصاویر بنانے کے لیے ویکٹر کوانٹائزیشن ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔

VQGAN سب سے پہلے Jia-Hong Huang et al نے تجویز کیا تھا۔ 2018 میں، اور یہ تب سے تحقیق کا ایک فعال علاقہ رہا ہے۔ یہ دو جدید ترین گہری سیکھنے کی تکنیکوں کو یکجا کرتا ہے، یعنی جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs) اور ویکٹر کوانٹائزیشن، جو اسے کم تربیتی اوقات اور پیچیدگی پر اعلیٰ معیار کی تصاویر اور آڈیو بنانے کے قابل بناتا ہے۔

اپنی تصویری ترکیب کی صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے لیے، VQGAN فن تعمیر دو حصوں پر مشتمل ہے۔ پہلا حصہ ایک پیدا کرنے والا نیٹ ورک (G) ہے جسے دی گئی تقسیم سے نمونے تیار کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ دوسرا حصہ ایک امتیازی نیٹ ورک (D) ہے جسے تیار کردہ نمونوں کو حقیقی ڈیٹا سے الگ کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔

ویکٹر کوانٹائزیشن کا حصہ G کے لیے درکار ضروری پیرامیٹرز کی تعداد کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ وہ تقسیم کی درست نمائندگی کرے۔ یہ کوڈ ویکٹر کی کوڈ بک کے ساتھ ایک اعلی جہتی جگہ کو کم جہتی جگہ میں انکوڈنگ کرکے کیا جاتا ہے۔ تیار کردہ نمونوں میں ان پٹ امیج کے مقابلے میں نمائندگی کی طاقت کم ہوتی ہے، لیکن پھر بھی تمام اہم خصوصیات کو کم پیچیدگی پر گرفت میں لیتے ہیں۔

VQGAN کو امیج اور آڈیو سنتھیسز، قدرتی لینگویج پروسیسنگ، امیج ٹو امیج ٹرانسلیشن، ڈاؤن اسٹریم اینالیٹکس، اور بہت سے دوسرے کاموں میں کامیابی کے ساتھ استعمال کیا گیا ہے۔ یہ ویکٹر کوانٹائزیشن کے بغیر تربیت یافتہ GANs کے مقابلے میں نمایاں طور پر بہتر نتائج حاصل کرتا ہے، اور اس کی کم پیچیدگی اسے حقیقی وقت کی ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بناتی ہے۔

مجموعی طور پر، Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) ایک طاقتور اور موثر جنریٹو ماڈل ہے جو تربیت کے کم وقت اور پیچیدگی کے ساتھ اعلیٰ معیار کی حقیقی نظر آنے والی تصاویر اور آڈیو تیار کرنے کے قابل ہے۔ اس میں گہرائی سے سیکھنے کے بہت سے شعبوں میں ایپلی کیشنز ہیں اور یہ اپنی متاثر کن تصویری ترکیب کی صلاحیتوں کی وجہ سے تیزی سے مقبول ہو رہی ہے۔