問題 No.833
実在しない人物の顔画像を高解像度で自動生成させたい場合。画像を生成するモデルと、それが本物か偽物かを見破るモデルを競い合わせるように学習させる手法はどれか。
【正解の解説】
GAN
GAN(Generative Adversarial Network)は、画像を生成する側と見破る側の2つのAIが競い合う手法です。互いに高め合うことで、まるで本物のような精巧な画像を生成できるようになります。
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【その他の選択肢の解説】
VAE
VAE(Variational Autoencoder)は、データを潜在的な数値に圧縮してから復元することで、新しいデータを生成するモデルです。GANのように競い合うわけではありません。
拡散モデル
拡散モデルは、画像にノイズを加えていき、そこから元のきれいな画像に戻す過程を学習することで生成を行う手法です。現在の画像生成AIの主流です。
NeRF
NeRF(Neural Radiance Fields)は、複数の角度から撮影された画像から、立体的な3D空間をAIで再現する技術です。顔画像の生成とは目的が異なります。