1. Generative Adversarial Networks (GANs): GANs은 이미지를 생성하는 데 사용되는 딥러닝 모델 중 하나입니다. 이 모델은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되어 있으며, 서로 경쟁하면서 고품질의 이미지를 생성합니다.
  2. Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs은 이미지 인식 및 생성에 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이러한 모델은 이미지의 특징을 추출하고, 그림을 그리거나 이미지를 분류하는 데 사용될 수 있습니다.
  3. Variational Autoencoders (VAEs): VAEs는 이미지 생성을 위한 확률적 생성 모델로 사용됩니다. 이 모델은 잠재 공간에서 이미지를 생성하고, 실제 이미지와 유사한 샘플을 생성할 수 있습니다.
  4. Pix2Pix: Pix2Pix는 이미지 변환에 사용되는 딥러닝 모델 중 하나입니다. 이 모델은 입력 이미지를 다른 스타일의 이미지로 변환하는데 사용될 수 있으며, 예를 들어 세그먼테이션, 색칠, 스타일 변환 등에 사용될 수 있습니다.
  5. OpenAI의 DALL-E: DALL-E는 텍스트 설명을 받아들여 그에 맞는 이미지를 생성하는데 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 텍스트에 기반하여 상상력이 풍부한 그림을 생성할 수 있습니다.
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