Генеративні змагальні мережі (GAN): архітектура та роль у створенні зображень

Abstract

У статті досліджено генеративні змагальні мережі (GAN) як одну з найпрогресивніших технологій у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Розглянуто архітектуру GAN, принципи їхньої роботи, а також ключові переваги, зокрема здатність створювати високореалістичні зображення, доповнювати навчальні набори та трансформувати візуальний контент. Особливу увагу приділено прикладним моделям, таким як StyleGAN, CycleGAN, SRGAN і DALL-E, що відіграють важливу роль у сучасних застосуваннях — від медицини до творчих індустрій. Окреслено перспективи подальшого розвитку GAN та їхнє значення у вирішенні складних задач комп’ютерного зору, дизайну й генерації даних.