작성자: 민규식

Deep Generative Model

• 일반적으로 GAN은 아래의 그림과 같이 원하는 이미지를 생성하는 것이 불가능 → Latent vector에 따라 랜덤하게 이미지 생성

Conditional GAN (CGAN)

• Label 정보 y를 One-hot Encoding하여 추가적으로 G와 D의 입력으로 넣어줌

• MNIST에서 y=[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]인 경우 (Label=2)

  • D는 진짜인지 가짜인지 맞춰야되는데 숫자가 2인걸 알고있음
  • D를 속이기 위해서 G는 진짜같은 2를 생성해야함

• Loss는 일반 GAN과 동일하지만 D와 G의 입력에 y가 추가되는 것이 차이!!

CGAN Network Structure