Konvolusi Volumetrik untuk Dunia 3D
Tidak hanya dalam dunia 2D, GAN juga mampu memasuki dunia 3D. Artikel ini mencatat penggunaan konvolusi volumetrik dalam mensintesis sampel data 3D dalam GAN. Ini adalah bukti betapa GAN adalah alat yang serbaguna, yang memiliki potensi besar dalam berbagai domain, termasuk pengolahan citra medis dan rekayasa.
Pengaturan Bersyarat: Menambah Dimensi
Menyisipkan Kondisi dalam GAN
Pengaturan bersyarat adalah salah satu perluasan yang penting dalam dunia GAN yang dibahas dalam artikel ini. Dalam pengaturan bersyarat, jaringan generator dan diskriminator bersyarat kelas tertentu. Artikel ini membahas bagaimana pendekatan ini dapat meningkatkan kualitas dan kontrol atas hasil yang dihasilkan oleh GAN. Ini adalah langkah yang signifikan dalam menghadirkan fleksibilitas dan arahan dalam dunia GAN.
Melangkah ke Dunia LAPGAN
Kaskade Konvolusi dalam Piramida Laplacian
Tidak hanya berhenti pada pengaturan konvensional, artikel ini membawa kita ke LAPGAN. Model ini menggunakan kaskade jaringan konvolusi dalam kerangka piramida Laplacian untuk menghasilkan gambar dengan tingkat detail yang bervariasi. Ini adalah langkah yang signifikan dalam menghadirkan cara yang lebih halus dan fleksibel untuk menghasilkan gambar dengan berbagai tingkat resolusi.
Mengungkap Potensi InfoGAN
Penguraian Kebisingan untuk Variasi Laten
InfoGAN adalah salah satu konsep yang dijelaskan dalam artikel ini. Ini adalah pendekatan yang memecah sumber kebisingan menjadi "kode laten" yang tidak dapat dikompresi. Dengan pendekatan ini, InfoGAN memungkinkan kita untuk menemukan faktor variasi laten dengan cara yang lebih murni tanpa pengawasan. Ini membuka jalan untuk pemahaman yang lebih dalam tentang variasi dalam data.
