Введение
Генерация изображений с помощью нейронных сетей — это очень интересная и быстроразвивающаяся область машинного обучения. Существует несколько популярных подходов для создания фотореалистичных изображений искусственным интеллектом: GAN, VAE и модели на основе нормализующих потоков (flow-based models). Давайте разберемся, в чем заключается каждый из этих методов.
GAN (Generative Adversarial Networks)
GAN состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Генератор пытается создать реалистичные изображения, а дискриминатор старается отличить настоящие изображения от сгенерированных. Это противоборство заставляет модели улучшаться, пока генератор не научится производить изображения, которые сложно отличить от реальных.
Архитектура GAN
Генератор (G) принимает на вход случайный вектор z и генерирует изображение. Дискриминатор (D) получает на вход либо настоящее изображение из тренировочного набора, либо сгенерированное G. Его задача — предсказать вероятность того, что изображение реальное.
G и D обучаются одновременно: G старается максимизировать вероятность обмануть D, а D минимизировать вероятность ошибки в классификации изображений.
Примеры моделей GAN
DCGAN — использует сверточные нейронные сети для G и D
StyleGAN — генерирует реалистичные лица людей с высоким разрешением
CycleGAN — конвертирует изображения из одного домена в другой (например, из фотографий в картины)
VAE (Variational Autoencoder)
В отличие от GAN, VAE — это одна нейросеть, которая состоит из двух частей:
Кодировщик (encoder) — принимает изображение и преобразует его в компактное векторное представление (код z)
Декодировщик (decoder) — принимает код z и реконструирует из него изображение
Чтобы сгенерировать новое изображение, мы просто подаем случайный вектор z в декодировщик. Так как декодировщик обучен реконструировать изображения из кода z, он сможет сгенерировать реалистичное изображение.
Особенности VAE
Плавная интерполяция в пространстве латентных переменных z.
Возможность изменять атрибуты изображения, модифицируя вектор z.
Модели на основе нормализующих потоков (Flow models)
Эти модели вычисляют вероятность каждого пикселя в изображении и могут генерировать новые образцы, выбирая пиксели в соответствии с этим распределением.
Ключевым компонентом flow-моделей являются нормализующие потоки — последовательность преобразований сложного распределения в простое (например, гауссовское).
Примеры flow-моделей:
Glow — генерирует лица людей, подписи, мебель.
FlowGAN — объединяет flow-модель с GAN для генерации реалистичных изображений.
Сравнение подходов
| Модель | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|
| GAN | Генерирует очень реалистичные изображения | Сложный процесс обучения, может быть нестабильным |
| VAE | Плавная интерполяция, управление семантикой | Изображения менее реалистичные, чем у GAN |
| Flow | Математически обоснованный подход, вычисление вероятностей | Медленнее в обучении, чем GAN |
Каждый из подходов имеет свои преимущества и может использоваться в зависимости от конкретной задачи. Например, для генерации фотографически реалистичных лиц людей чаще применяют GAN, а для управления семантикой латентного пространства — VAE.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какой из подходов лучше всего подходит для безусловной генерации изображений?
Ответ: Для безусловной генерации, когда модель создает изображения из случайного шума, лучше всего подходят GAN. Они демонстрируют самые реалистичные результаты на разных типах данных, включая лица, объекты, пейзажи.
Вопрос: Можно ли контролировать атрибуты сгенерированного изображения с помощью GAN?
Ответ: Да, существуют подходы, которые позволяют в некоторой степени управлять атрибутами изображений из GAN, например, менять пол лица или добавлять улыбку. Однако по сравнению с VAE возможности контроля все же ограничены.
Вопрос: Какие недостатки есть у flow-моделей?
Ответ: Основными недостатками flow-моделей являются более медленное обучение по сравнению с GAN, а также некоторые сложности в моделировании мультимодальных распределений (с несколькими пиками). Качество генерации пока часто уступает GAN.
Вопрос: Где еще, кроме генерации изображений, применяются GAN и VAE?
Ответ: GAN и VAE активно используются не только в компьютерном зрении, но и в других задачах машинного обучения:
Обработка естественного языка (генерация текста)
Рекомендательные системы
Аномалийная детекция
Преобразование из одной модальности данных в другую (например, текст в речь)
И многие другие применения