GAN
Generative Adversarial Network
GAN（敵対的生成ネットワーク）とは
ひとことで
本物そっくりのデータを作る「生成器」と、本物か偽物かを見破る「識別器」の2つのネットワークを競わせて学習し、新しい画像などを生成するモデル。
たとえると
偽札作りと、それを見破る鑑定士の勝負のようなものです。鑑定士に見破られるたびに偽札作りは腕を上げ、鑑定士も見る目を鍛えていくので、最終的には本物と見分けがつかないものが作れるようになります。
現場ではこう使う
広告制作会社では、架空の人物の顔写真を生成してイメージ素材として使うことを検討しました。GANなどの生成モデルを使えば実在しない人物の画像を作れますが、同じ技術が実在の人物になりすますディープフェイクにも悪用されうることが議論になりました。そこで社内ガイドラインで、生成画像であることの明示と、実在の人物に似せた生成を禁止するルールを定めました。
試験のポイント
EXAM POINT「生成器（Generator）と識別器（Discriminator）」「2つのネットワークを競わせる（敵対的）」と出てきたらGANです。同じ画像生成のモデルでも、データを圧縮した潜在空間から生成するVAE、ノイズを少しずつ取り除いて生成する拡散モデルと仕組みで見分けましょう。ディープフェイクの技術的な背景として問われることもあります。
混同しやすい用語との違い
- VAEデータを潜在空間に圧縮・復元する仕組みで生成する。競わせる構造は持たない
- Diffusion Modelノイズを少しずつ取り除く過程を学習して画像を生成する。現在の画像生成AIの主流
- Deepfake生成技術を使って実在の人物の偽の画像・動画・音声を作ること。GANは技術、ディープフェイクはその使われ方