論文の概要: Face editing with GAN -- A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11227v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 06:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:30:23.147062
• Title: Face editing with GAN -- A Review
• Title（参考訳）: GANによる顔編集 - レビュー
• Authors: Parthak Mehta, Sarthak Mishra, Nikhil Chouhan, Neel Pethani, Ishani Saha
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、ディープラーニングを扱う研究者やエンジニアの間でホットな話題となっている。 GANには、ジェネレータと識別器という、2つの競合するニューラルネットワークがある。 他の生成モデルと異なるのは、ラベルのないサンプルを学習する能力である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Generative Adversarial Networks (GANs) have become a hot topic among researchers and engineers that work with deep learning. It has been a ground-breaking technique which can generate new pieces of content of data in a consistent way. The topic of GANs has exploded in popularity due to its applicability in fields like image generation and synthesis, and music production and composition. GANs have two competing neural networks: a generator and a discriminator. The generator is used to produce new samples or pieces of content, while the discriminator is used to recognize whether the piece of content is real or generated. What makes it different from other generative models is its ability to learn unlabeled samples. In this review paper, we will discuss the evolution of GANs, several improvements proposed by the authors and a brief comparison between the different models. Index Terms generative adversarial networks, unsupervised learning, deep learning.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングを扱う研究者やエンジニアの間で、gans(generative adversarial networks)がホットな話題となっている。 データの新たな断片を一貫した方法で生成できる画期的な技術である。 GANの話題は、画像生成や合成、音楽制作や作曲といった分野に適用可能であることから、人気が高まっている。 GANには2つの競合するニューラルネットワークがある。 ジェネレータは、新しいサンプルまたはコンテンツを生成するのに使用され、識別器は、コンテンツが本物か生成されたかを認識するのに使用される。 他の生成モデルと異なるのは、ラベルのないサンプルを学習する能力である。 本稿では, GANの進化, 著者らによるいくつかの改良, およびモデル間の簡単な比較について論じる。 インデックス用語 生成的な敵ネットワーク、教師なし学習、ディープラーニング。

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