論文の概要: Generative Adversarial Networks Bridging Art and Machine Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04116v2
• Date: Sun, 09 Feb 2025 14:16:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:13.162702
• Title: Generative Adversarial Networks Bridging Art and Machine Intelligence
• Title（参考訳）: アートとマシンインテリジェンスを橋渡しするジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク
• Authors: Junhao Song, Yichao Zhang, Ziqian Bi, Tianyang Wang, Keyu Chen, Ming Li, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Ming Liu, Jiawei Xu, Xuanhe Pan, Jinlang Wang, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Lawrence K. Q. Yan, Hong-Ming Tseng, Xinyuan Song, Jintao Ren, Silin Chen, Yunze Wang, Weiche Hsieh, Bowen Jing, Junjie Yang, Jun Zhou, Zheyu Yao, Chia Xin Liang,
• Abstract要約: Generative Adversarial Networks (GAN) はコンピュータビジョンと人工知能の発展に影響を与えている。 本書は、ガンの基本原理と歴史的発展の詳細な紹介から始まる。 Conditional GANs、DCGANs、InfoGAN、LAPGANなどの古典的な変種を、高度なトレーニング方法論に進む前にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.45581000401993
• License:
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GAN) have greatly influenced the development of computer vision and artificial intelligence in the past decade and also connected art and machine intelligence together. This book begins with a detailed introduction to the fundamental principles and historical development of GANs, contrasting them with traditional generative models and elucidating the core adversarial mechanisms through illustrative Python examples. The text systematically addresses the mathematical and theoretical underpinnings including probability theory, statistics, and game theory providing a solid framework for understanding the objectives, loss functions, and optimisation challenges inherent to GAN training. Subsequent chapters review classic variants such as Conditional GANs, DCGANs, InfoGAN, and LAPGAN before progressing to advanced training methodologies like Wasserstein GANs, GANs with gradient penalty, least squares GANs, and spectral normalisation techniques. The book further examines architectural enhancements and task-specific adaptations in generators and discriminators, showcasing practical implementations in high resolution image generation, artistic style transfer, video synthesis, text to image generation and other multimedia applications. The concluding sections offer insights into emerging research trends, including self-attention mechanisms, transformer-based generative models, and a comparative analysis with diffusion models, thus charting promising directions for future developments in both academic and applied settings.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、過去10年間のコンピュータビジョンと人工知能の発展に大きな影響を与え、アートとマシンインテリジェンスを連携させた。 この本は、GANの基本原則と歴史的発展の詳細な紹介から始まり、それらを従来の生成モデルと対比し、イラストラティブPythonの例を通してコアの敵対メカニズムを解明した。 このテキストは、確率論、統計学、ゲーム理論を含む数学的および理論的基盤を体系的に扱い、目標、損失関数、GAN訓練に固有の最適化課題を理解するための確かな枠組みを提供する。 その後の章では、条件付きGAN、DCGAN、InfoGAN、LAPGANなどの古典的変種をレビューし、ワッサーシュタインGAN、勾配ペナルティ付きGAN、最小二乗GAN、スペクトル正規化技術などの先進的な訓練方法論に進む。 この本は、高解像度画像生成、芸術スタイル転送、ビデオ合成、テキストから画像生成、その他のマルチメディアアプリケーションにおける実践的な実装を示す、ジェネレータや識別器におけるアーキテクチャの強化とタスク固有の適応をさらに検討している。 結論のセクションでは、自己認識機構、トランスフォーマーベースの生成モデル、拡散モデルとの比較分析など、新たな研究動向に関する洞察を提供しており、学術的および応用的両方の分野での今後の発展に向けての有望な方向性をグラフ化している。

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