ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, GANs, VAEs, ਅਤੇ autoregressive ਮਾਡਲ ਵਰਗੇ ਡੂੰਘੇ ਉਤਪੰਨ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੈਰੀਅਲ ਨੈਟਵਰਕ (GANs) ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੇ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਲੱਭੀ ਹੈ।
ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਨਾਮ GAN: ਕਿਹੜਾ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਚਰਚਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ.
GAN ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਾਲੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲੜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਪਾਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਗੀਤ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਲੇਖ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ GANs ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹਨ?
ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਵੇਂ, ਨਕਲੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈਟਵਰਕ (GANs) ਦੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਰੱਖਦੇ ਹਨ (ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਮ ਵਿੱਚ "ਵਿਰੋਧੀ")।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਣ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
GAN ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਣਦੇਖਿਆ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਨਮੂਨਿਆਂ ਤੋਂ ਅਸਲ, ਅਣਪਛਾਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ, ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਖੋਜਣ ਲਈ GAN ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਨਾਵਲ ਸੀ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੋ-ਖਿਡਾਰੀ ਗੇਮ ਖੇਡ ਕੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਅਤੇ ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਜੋ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਚੁਣਦਾ ਹੈ, ਭੇਦਭਾਵ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜਨਰੇਟਰ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਚਲਾਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.
ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੰਪੋਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:
- ਜੇਕਰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੁਆਰਾ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 'ਤੇ, ਇਹ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਫਿਰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਜੇਕਰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੱਚੀ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਵੰਡ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਖਰੇਵੇਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਜੋਂ।
ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ GAN ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, GANs ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਵੀ ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਜਾਵੇਗਾ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ GAN ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਅਤੇ ਮੋਡ ਦੇ ਢਹਿ ਜਾਣ (ਜਦੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲਣਾ ਆਮ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਇਹ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ
GANs ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੋਰ ਦੇ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ (ਪ੍ਰਸਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੌਸੀ ਸ਼ੋਰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)।
ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੋਰ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਫੈਲਣ ਕਾਰਨ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਅਸਲ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰੋਧਕ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅੱਗੇ ਫੈਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਲਟ ਫੈਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੋ ਪੜਾਅ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਅੱਗੇ ਫੈਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਗੌਸੀਅਨ ਸ਼ੋਰ (ਭਾਵ, ਫੈਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ੋਰ ਦੁਆਰਾ ਦੂਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ।
ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਣ ਲਈ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰਿਵਰਸ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲ.
ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਨਾਮ GANs
ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਵਾਂਗ, GAN ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦਾ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਕੰਡੀਸ਼ਨਿੰਗ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਰੌਲੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ।
ਨਤੀਜਾ ਫਿਰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗਾ ਹੋਵੇ.
ਫ਼ੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਤਸਵੀਰ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ GAN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। GAN ਤੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਤੱਥਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ GAN ਇਨਪੁਟ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਕੰਡੀਸ਼ਨਿੰਗ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨਮੂਨਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਹੌਲੀ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਰਚਨਾ ਦੇ ਪੂਰੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਲੰਘਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਤਸਵੀਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਜੋ ਸਿਰਫ 2020 ਅਤੇ 2021 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਹੋਈਆਂ ਸਨ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਤਸਵੀਰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ GAN ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਸਾਲ, OpenAI ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ FROM-E 2, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਮਾਡਲ ਜੋ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ GAN ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸੰਭਾਵਨਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ GAN- ਵਰਗੀ ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ