用語集2025/9/28
Generative Adversarial Networks（GAN）
敵対的学習による生成モデル。Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）の競争学習で、リアルな画像・動画・音声を生成。
難易度:
上級
読了時間:約7分
定義
GANは、生成器と識別器のゼロサムゲームにより、実データと区別不可能な合成データを生成。StyleGAN、BigGANで超高解像度画像生成、CycleGANで画像変換を実現しました。
具体例
- DCGAN：深層畳み込みGAN、画像生成の基礎
- StyleGAN：スタイル制御、高品質人物画像
- CycleGAN：スタイル変換、ドメイン適応
活用事例
- エンターテイメント：ゲーム、映画のCG生成
- ファッション：バーチャル試着、デザイン生成
- データ拡張：学習データ不足の補完
関連概念
PyTorch、TensorFlowで実装。NVIDIA StyleGAN2、Progressive GAN で高品質生成。Diffusion Models、VAEとの比較で最適手法選択。
📝 要約
敵対的学習による生成モデル。Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）の競争学習で、リアルな画像・動画・音声を生成。
関連タグ
GAN生成モデルStyleGAN画像生成敵対的学習