오늘날 기계는 완벽한 이미지를 생성하고 있으며 기계가 생성한 이미지와 원본을 구별하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
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그림 1. 생성된 이미지의 예 Nvidia의 StyleGAN [2]
그림 2. MNIST를 사용한 기계 생성 숫자 [ 삼 ]
제 글에 대한 조회수가 300,000회를 넘은 후, MNIST 데이터 세트로 10분 만에 이미지 분류 , 딥러닝에 대한 또 다른 튜토리얼을 준비하기로 했습니다. 그러나 이번에는 이미지를 분류하는 대신 Modified National Institute of Standards and Technology 데이터베이스를 나타내는 동일한 MNIST 데이터 세트를 사용하여 이미지를 생성합니다. 다양한 이미지 처리 시스템을 훈련하는 데 일반적으로 사용되는 손으로 쓴 숫자의 대규모 데이터베이스입니다[1].
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Generative Adversarial Networks로 10분 만에 이미지 생성
Unsupervised Deep Learning을 사용하여 TensorFlow 및 MNIST 데이터 세트를 사용하는 Deep Convolutional GAN으로 필기 숫자 생성