Каким образом нейронные сети генерируют изображения?

В данном посте я постараюсь немного открыть занавесу этой интересной штуки.

Генеративные НС способны создавать изображения из шума. Делают они это благодаря тому, что были обучены на огромном количестве изображений, но сами они не содержат внутри себя эти изображения, они содержат лишь информацию о том, как тот, или иной объект должен выглядеть. Когда вы пишите запрос, НС пытается предсказать и сгенерировать максимально близкое к вашему описанию изображение, но вы должны понимать, что это вечное противостояние между тем чего вы от нее хотите, и тем что она может.

Так, НС обучена предугадывать какие картинки вы имеете ввиду и пытается генерировать именно их. Получается, что модель может использовать концепции, которым обучалась, а также комбинировать их для создания новых изображений. Например, если НС видела картинки пончиков и кошек, то она может создавать как пончики, так и кошек, а также смесь этих милых животных и вредных сладостей. Однако, это также значит, что модель не способна изобразить те концепции, которым она не была обучена. Например, модель вашего лица, если вы заранее его не загружали в качестве обучаемых данных.

Подписывайтесь на мой авторский телеграмм-канал, в котором я рассказываю больше интересной, актуальной и эксклюзивной информации, связанной с IT-сферой!