[논문 리뷰] GAN - cGAN (arxiv 2014)

CNN을 활용한 분류 모델을 어느 정도 공부하고 난 후, 관심 분야인 GAN에 대해 공부하기 시작했습니다. 블로그에 올라오는 글들은 원 논문 및 논문 관련 설명들을 참고하여 작성한 것입니다. GAN은 딱히 코드를 구현하지 않고 논문 분석에 많이 집중을 했습니다. (구현하기 좀 어려운 것 같아서..) 설명에 틀린 부분이 있을 수 있습니다. 정중하게 지적해주시면 참고하겠습니다.

---

원 논문: https://arxiv.org/abs/1411.1784

 

cGAN을 한 마디로 다음과 같이 말 할 수 있겠습니다.

 

"cGAN은 기존 GAN의 generator와 discriminator에 조건을 넣어서 원하는 방향으로 데이터를 만들 수 있도록 하였고, 이후 더 나은 cGAN 모델인 pix2pix와 CycleGAN이 나오는 데 많은 영향을 주었다.”

 

참고 사이트:

https://greeksharifa.github.io/generative%20model/2019/03/19/CGAN/

https://dororongju.tistory.com/150

https://www.notion.so/Conditional-GAN-0aad6a9920454a408d9e65d7c69860f9

 

참고 코드 (케라스):

https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/blob/master/cgan/cgan.py

 

참고 코드 (파이토치):

https://github.com/znxlwm/pytorch-generative-model-collections/blob/master/CGAN.py