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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 11 - 21 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2025.23.2.11
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지난 몇 년간, GAN(Generative Adversarial Networks)은 생성 모델 분야에서 다양한 활용을 통해 빠르게 발전해왔다. ProGAN은 생성자와 판별자를 점진적으로 확장하여 고해상도 이미지를 생성하며, SNGAN은 판별자에 스펙트럼 정규화를 적용해 학습 안정성과 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 학습의 불안정성과 이미지 품질을 향상 시키기 위해 생성자와 판별자가 각각의 점진적으로 해상도를 높이고자 한다. 학습이 진행 됨에 따라 모델 구조가 복잡해지는 점진적 학습을 이루며, 두 개의 생성자를 병렬처리 구조의 PS-GAN(Paralled Stepwise Training-GAN)을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델은 기존 모델에 비해 생성자와 판별자 간의 학습을 더 빠르고 안정적으로 수렴하였으며 이를 여러 평가지표로 증명하였다. 특히 데이터 품질 지표(FID)에서 SNGAN 대비 약 17.6%, ProGAN 대비 약 5.7% 향상된 결과를 보였으며, 이미지 다양성 지표(IS)에서도 SNGAN보다 약 5.2% 높은 성능을 나타낸다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 제안하는 생성 적대 네트워크 모델 구조 및 기법
Ⅳ. 실험 결과
References
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