상하이와 미국의 연구원들은 사용자가 지금까지 사용할 수 없었던 수준의 새로운 얼굴을 만들 수 있는 GAN 기반 초상화 생성 시스템을 개발했습니다.
Carnegie Mellon과 MIT의 연구원들은 사용자가 간단하게 사용자 지정 GAN(Generative Adversarial Network) 이미지 생성 시스템을 만들 수 있는 새로운 방법론을 개발했습니다.
프랑스의 새로운 연구에서는 GAN에서 생성한 '존재하지 않는 사람'과 같이 합성적으로 생성된 데이터에 기여한 소스 ID를 '재식별'하는 기술을 제안했습니다.
한국의 새로운 연구는 GAN(Generative Adversarial Networks)에 의해 생성된 합성 얼굴 데이터의 품질을 향상시킬 것을 약속합니다. 이 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다...
GAN(Generative Adversarial Networks)은 학습된 패턴을 따르는 새로운 데이터를 생성할 수 있는 신경망 아키텍처 유형입니다. GAN은 다음을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
최근 MIT-IBM Watson AI Lab의 연구원 팀은 Generative Adversarial Network가 이미지에서 제외하는 것을 표시하는 방법을 만들었습니다...
