Kiến trúc GAN có một số ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Sau đây, chúng tôi sẽ đưa ra một vài ví dụ.
Tạo hình ảnh
Các mạng đối nghịch tạo sinh tạo hình ảnh thực tế thông qua lời nhắc dựa trên văn bản hoặc bằng cách sửa đổi hình ảnh hiện có. Các mạng này có thể giúp đem lại trải nghiệm hình ảnh tự nhiên và chân thực trong trò chơi điện tử và giải trí kỹ thuật số.
GAN cũng có thể chỉnh sửa hình ảnh, như chuyển đổi hình ảnh độ phân giải thấp sang độ phân giải cao hoặc chuyển hình ảnh đen trắng thành hình ảnh màu. GAN cũng có thể tạo khuôn mặt, nhân vật và động vật tự nhiên cho hoạt hình và video.
Tạo dữ liệu đào tạo cho các mô hình khác
Trong học máy (ML), tăng cường dữ liệu làm tăng bộ đào tạo một cách giả tạo bằng cách tạo các bản sao sửa đổi của tập dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có.
Bạn có thể sử dụng các mô hình tạo sinh cho mục đích tăng cường dữ liệu để tạo dữ liệu tổng hợp với tất cả các thuộc tính của dữ liệu trong thế giới thực. Ví dụ: thao tác này có thể tạo ra dữ liệu giao dịch gian lận mà sau đó bạn sử dụng để đào tạo một hệ thống ML phát hiện gian lận khác. Dữ liệu này có thể dạy hệ thống phân biệt chính xác giữa các giao dịch đáng ngờ và các giao dịch đích thực.
Hoàn thiện thông tin còn thiếu
Đôi khi, bạn có thể muốn mô hình tạo sinh đoán chính xác và hoàn thiện một số thông tin còn thiếu trong tập dữ liệu.
Ví dụ: bạn có thể đào tạo GAN để tạo hình ảnh của bề mặt bên dưới mặt đất (lớp dưới bề mặt) bằng cách hiểu được mối tương quan giữa dữ liệu bề mặt và cấu trúc ngầm. Khi nghiên cứu hình ảnh của lớp dưới bề mặt đã xác định, GAN có thể tạo ra những hình ảnh mới dựa vào bản đồ địa hình cho các ứng dụng năng lượng như lập bản đồ địa nhiệt hoặc thu hồi và lưu trữ carbon.
Tạo mô hình 3D từ dữ liệu 2D
GAN có thể tạo mô hình 3D từ ảnh 2D hoặc hình ảnh được quét. Ví dụ: trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, GAN kết hợp tia X và các phương pháp quét cơ thể khác để tạo ra hình ảnh thực tế của các cơ quan để lập kế hoạch phẫu thuật và mô phỏng.
