pix2pix 논문 정리

Abstract

image-to-image translation task에서 general하게 쓰일 수 있는 conditional GAN 모델을 만들고자 하였음. pix2pix는 input → output mapping과 이 mapping에서의 loss function을 같이 학습하게 됨.

기존 연구가 가지는 한계

CNN 모델이 predicted와 ground truth 간의 L2 거리를 최소화하는 방식으로 학습됨 → output을 전체적으로 평균화시켜 blurring 유발.

Method

• 기존 GAN의 방식

$G : z → y$

$z$ : random noise vector

$y$ : generated image

• 제안된 conditional GAN의 방식

$G : ( x, z ) → y$

$x$ : observed image

$z$ : random noise vector

$y$ : generated image