Daftar Aplikasi Jaringan Adversarial Generatif
TREND TEKNOLOGI – Jaringan adversarial generatif (GAN) adalah jenis arsitektur pembelajaran mendalam yang telah mendapatkan perhatian signifikan dalam beberapa tahun terakhir karena kemampuannya menghasilkan data sintetis yang sangat realistis dan sulit dibedakan dari data nyata.
GAN telah diterapkan pada banyak aplikasi, termasuk pembuatan gambar, prediksi video, dan pembuatan objek 3D. Dari pewarnaan foto hingga penerjemahan pakaian, GAN memecahkan berbagai masalah dan menciptakan peluang baru di berbagai industri. Artikel ini akan mencantumkan beberapa aplikasi GAN yang paling populer dan berdampak di berbagai bidang.
Apa itu Generative Adversarial Network (GAN)?
Generative Adversarial Networks (GAN) adalah bentuk algoritma pembelajaran mendalam yang memungkinkan komputer menghasilkan data buatan baru berdasarkan kumpulan data yang ada. GAN pertama kali diperkenalkan pada tahun 2014 oleh Ian Goodfellow, seorang ilmuwan komputer dan Ilmuwan Riset di Google Brain.
GAN terdiri dari dua jaringan saraf: satu yang menghasilkan gambar dan membedakan antara foto asli dan palsu. Tugas pembeda adalah menentukan apakah gambar yang dihasilkan asli atau palsu.
Jika diskriminator menentukan bahwa gambar tersebut palsu, ia memberikan umpan balik kepada generator sehingga dapat menyesuaikan output-nya agar lebih sesuai dengan data aktual. Proses ini berlanjut hingga diskriminator tidak dapat membedakan yang asli dari yang palsu—pada titik tersebut generator telah mencapai tingkat kinerja yang optimal.
Aplikasi Jaringan Adversarial Generatif Teratas
Hasilkan Contoh untuk Dataset Gambar
GAN dapat digunakan untuk menghasilkan contoh baru untuk kumpulan data gambar dalam berbagai domain, seperti pencitraan medis, citra satelit, dan pemrosesan bahasa alami. Dengan menghasilkan data sintetis, peneliti dapat melengkapi kumpulan data yang ada dan meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin.
Hasilkan Foto Wajah Manusia
GAN dapat menghasilkan foto wajah manusia yang realistis, termasuk gambar orang yang tidak ada di dunia nyata. Anda dapat menggunakan gambar yang dihasilkan ini untuk berbagai keperluan, seperti membuat avatar untuk game daring atau profil media sosial.
Hasilkan Foto yang Realistis
GAN dapat menghasilkan foto-foto realistis dari berbagai objek dan pemandangan, termasuk lanskap, hewan, dan arsitektur. Gambar-gambar yang dirender ini dapat digunakan untuk melengkapi kumpulan data gambar yang sudah ada atau untuk membuat kumpulan data yang sama sekali baru.
Hasilkan Karakter Kartun
GAN dapat digunakan untuk membuat karakter kartun yang mirip dengan karakter yang ditemukan dalam film atau acara televisi populer. Karakter yang dikembangkan ini dapat membuat konten baru atau menyesuaikan karakter yang sudah ada dalam game dan aplikasi lainnya.
Penerjemahan Gambar ke Gambar
GAN dapat menerjemahkan gambar dari satu domain ke domain lain, seperti mengubah foto pemandangan dunia nyata menjadi gambar garis atau lukisan. Anda dapat membuat konten baru atau mengubah gambar yang sudah ada dengan berbagai cara.
Terjemahan Teks ke Gambar
GAN dapat digunakan untuk menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi teks yang diberikan. Anda dapat menggunakannya untuk membuat representasi visual dari konsep atau menghasilkan gambar untuk tugas pembelajaran mesin.
Penerjemahan Semantik Gambar ke Foto
GAN dapat menerjemahkan gambar dari representasi semantik (seperti peta label atau peta segmentasi) menjadi foto yang realistis. Anda dapat menggunakannya untuk menghasilkan data sintetis untuk melatih model pembelajaran mesin atau untuk memvisualisasikan konsep secara lebih praktis.
Pembuatan Tampilan Depan Wajah
GAN dapat menghasilkan tampilan wajah dari depan dari gambar yang memperlihatkan wajah dari sudut tertentu. Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan kinerja algoritma pengenalan wajah atau mensintesis gambar untuk digunakan dalam aplikasi lain.
Hasilkan Pose Manusia Baru
GAN dapat menghasilkan gambar orang dalam pose baru, seperti pose yang sulit atau tidak mungkin dilakukan manusia. GAN dapat digunakan untuk membuat konten baru atau menambah kumpulan data gambar yang sudah ada.
Foto ke Emoji
GAN dapat digunakan untuk mengubah foto orang menjadi emoji, menciptakan bentuk komunikasi yang lebih personal dan ekspresif.
Pengeditan Foto
GAN dapat digunakan untuk mengedit foto dengan berbagai cara, seperti mengubah latar belakang, menambahkan atau menghapus objek, atau mengubah tampilan orang atau hewan dalam gambar.
Penuaan Wajah
GAN dapat digunakan untuk menghasilkan gambar orang-orang pada usia yang berbeda, yang memungkinkan pengguna memvisualisasikan bagaimana penampilan mereka di masa depan atau melihat seperti apa penampilan mereka di masa lalu.
Pencampuran Foto
GAN dapat memadukan dua foto atau lebih, menciptakan gambar baru yang menggabungkan unsur-unsur dari gambar asli.
Resolusi Super
GAN dapat meningkatkan resolusi gambar, yang memungkinkan pengguna menghasilkan versi berkualitas lebih tinggi dari gambar beresolusi rendah.
Foto Lukisan Dalam
GAN dapat mengisi bagian foto yang hilang atau rusak, menciptakan gambar yang lebih lengkap dan menarik secara visual.
Terjemahan Pakaian
Penerjemahan pakaian adalah mengubah citra pakaian dari satu gaya atau desain ke gaya atau desain lain. GAN telah digunakan untuk mengembangkan sistem yang dapat menerjemahkan citra pakaian dari satu jenis ke jenis lain, seperti mengubah warna atau pola kemeja atau gaun.
Prediksi Video
Prediksi video menghasilkan frame video di masa mendatang berdasarkan rangkaian frame sebelumnya. GAN telah digunakan untuk mengembangkan sistem yang dapat menghasilkan frame video berkualitas tinggi yang realistis dan secara akurat memprediksi evolusi adegan di masa mendatang.
Pembuatan Objek 3D
Pembuatan objek 3D menciptakan model 3D objek atau pemandangan dari gambar 2D atau data lainnya. GAN telah digunakan untuk mengembangkan sistem yang dapat menghasilkan model 3D objek dan latar yang realistis dan berkualitas tinggi, seperti bangunan, mobil, dan orang. Anda dapat menggunakan sistem ini untuk berbagai aplikasi, seperti realitas virtual, permainan video, dan desain berbantuan komputer.
