敵対的生成ネットワーク：GAN（Generative Adversarial Networks）ってなに

2024.02.25
用語解説

GAN（Generative Adversarial Networks: 敵対的生成ネットワーク）について調べました。

1. GANとは
2. 教師なし学習が可能
3. なぜ画像などの描画生成AIに強い？
4. 活用
5. まとめ

GANとは

GAN（Generative Adversarial Networks）は、敵対的生成ネットワークとも呼ばれる、深層学習の一種です。GANは、二つのネットワーク、生成器（Generatorジェネレータ）と判別器（Discriminatorディスクリミネータ）が互いに競い合う構造を持っています。これにより、高品質なデータの生成が可能となります。

GANは、2014年にIan Goodfellowらによって提案されました。

ジェネレータは偽のデータ(画像など)を生成する役割を持ちます。ディスクリミネータは入力されたデータが真(本物のデータセットからのサンプル)か偽(ジェネレータによって生成されたデータ)かを判断する役割を持ちます。

トレーニングの過程では、ジェネレータはディスクリミネータを騙そうと偽のデータを生成し、ディスクリミネータは偽のデータを見分けようと学習を繰り返します。この敵対的な関係によって、ジェネレータは偽のデータの質を高め、ディスクリミネータの判断能力も高まっていきます。

GANは、画像生成、スタイル変換、超解像、画像合成など、さまざまなタスクで利用されています。一方で、訓練の安定性やモード崩壊（ジェネレータが一部のデータしか生成できなくなる現象）などの課題もあり、これらに対処する研究も進んでいます。

GANは画像生成や音声生成、テキスト生成などの分野で応用されています。本物そっくりの画像を生成できるなど、クリエイティブなタスクに威力を発揮している技術です。

教師なし学習が可能

GANは、教師なし学習で使用されるアルゴリズムです。教師なし学習とは、データにラベルが付いていなくても、学習を行うことができる学習方法です。

従来の機械学習では、データにラベルが付いていないと、学習を行うことができませんでした。そのため、ラベル付けに手間やコストがかかっていました。

GANは、教師なし学習が可能であるため、ラベル付けが不要となり、学習の手間やコストを大幅に削減することができます。

なぜ画像などの描画生成AIに強い？

GANは、画像生成において特に有名で、例えば白黒写真をカラーにすることができたり、絵画の描かれていない外側を自動生成することができたりします。

画像生成においては、特にディスクリミネータが重要な役割を果たします。ディスクリミネータは、ジェネレータの生成データを正確に判別できなければ、ジェネレータは学習することができないためです。ディスクリミネータが優れているほど、ジェネレータは学習を効率的に行うことができ、より精度の高いデータを生成できるようになります。

GANが画像生成に適している理由は以下の点が挙げられます。

画像処理に優れたアーキテクチャを活用:GANのジェネレーターにCNN(畳み込みニューラルネットワーク)などを利用することで、CNNの特徴抽出能力の活用、畳み込み層のフィルタを操作から画像の品質を細かくコントロールできるといった、優れたアーキテクチャを活用できます。

非線形な表現力: GANは非線形な関数近似に適しています。画像などのデータは複雑で非線形な構造を持っており、GANはこれをモデル化しやすいため、高度な表現力を発揮できます。

生成器の柔軟性: GANの生成器は、ランダムノイズからデータを生成するため、柔軟性があります。これにより、生成器は異なるスタイルやバリエーションのデータを生成でき、例えば画風変換やスタイル転送のようなタスクにおいても優れた成果を示します。

画像データの統計的特性を学習: GANはデータセットから統計的な特性を学習し、それを生成することができます。これにより、生成されるデータが本物のデータと類似しているため、視覚的に自然な出力が得られます。また、画像の評価基準(リアルさ、シャープさなど)が比較的明確で、学習を誘導しやすいことがあげられます。

多様なデータ生成: GANは多様なデータを生成できるため、例えば様々な顔の表情や風景の変化など、多岐にわたるデータ生成タスクに適しています。画像は単純にピクセルのパターンとして扱うことができるため、ニューラルネットワークによるモデル化がしやすく、また大量の画像データを入手しやすいため、ディスクリミネータの学習データを増やしやすく、学習が容易です。

このように、画像の性質とGANの構造がうまくマッチしているため、画像生成タスクでGANが強力な性能を発揮できていると考えられます。

活用

画像生成

GANが画像生成において活用された一部の例です。

DCGAN（Deep Convolutional GAN）:DCGANは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して画像生成を行うGANの一種です。DCGANにより、リアルな顔画像や風景画像など、高品質で多様な画像が生成されました。
StyleGAN:StyleGANは、スタイル変換や画像生成において高い品質の出力を達成しました。StyleGANは、異なる解像度の層を持つジェネレーターと、画像のスタイルを制御するための特別な潜在変数を導入することで、非常にリアルで多様な画像を生成します。
BigGAN:BigGANは、大規模なモデルを使用して生成器の能力を向上させ、高解像度で多様な画像を生成しました。Googleが開発したBigGANは、ImageNetなどの大規模データセットで事前に訓練され、その学習済みモデルをさまざまなタスクに転移学習することが可能です。
CycleGAN:CycleGANは、異なるドメインの画像を変換するためのGANモデルです。例えば、馬とシマウマの画像を変換したり、写実的な風景画像を水彩画風に変換したりすることができます。これにより、異なるスタイルやドメインの画像変換が実現されました。
Pix2Pix:Pix2Pixは、GANをベースにした画像変換モデルで、入力画像から目的の画像に変換する能力を持っています。セグメンテーションから写真への変換、モノクロ画像からカラー画像への変換など、様々な画像変換タスクに利用されています。
ProGAN (Progressive GAN):ProGANは、解像度を段階的に増やすことで、高解像度で品質の高い画像を生成する能力を持っています。段階的な学習により、非常に大規模な画像生成タスクにも対応できます。

これらは一部の代表的な例であり、GANはその柔軟性と高い表現力により、様々な画像生成タスクで画期的な実績を挙げています。

音声生成

GANが音声生成において活用された一部の例です。

WaveGAN:WaveGANは、浅い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用したGANの一種で、高品質でリアルな音声波形を生成することができます。WaveGANは、GANの枠組みを用いて、音声合成のタスクにおいて優れた結果を示しました。
Parallel WaveGAN:Parallel WaveGANは、WaveGANをベースにして、高品質かつ効率的な音声波形の生成を目指したモデルです。Parallel WaveGANは、音声合成における高い音質と高速な推論の両方を達成しました。
MelGAN:MelGANは、メルスペクトログラム（音声の周波数スペクトルの表現）を直接生成するGANです。MelGANは高品質で高効率な音声合成が可能であり、非常にリアルな音声を生成することができます。
VoiceLoop:oiceLoopは、リアルな音声を生成するためにLSTM（Long Short-Term Memory）を使用するGANの一種です。VoiceLoopは、学習データに存在しない発話者の声を生成する能力も備えています。

これらのGANのモデルは、異なる音声生成タスクにおいて高い音質や多様性を提供し、自然な音声合成が可能とされています。音声生成においてもGANの活用は進んでおり、リアルな発話者の声を模倣するなど、様々な音声合成タスクに応用されています。

テキスト生成

GANがテキスト生成において活用された一部の例です。

SeqGAN:SeqGANは、強化学習の手法を使用して、高品質で自然なテキスト生成を実現するGANモデルです。SeqGANは、テキスト生成における教師あり学習の課題に対処し、生成器がより多様でリアルな文章を生成できるようになりました。
TextGAN:TextGANは、単語レベルのテキスト生成において効果的なGANモデルです。教師なし学習の手法を使用し、大規模なテキストデータセットから学習して、文章の流暢さや意味のある文章を生成することが可能です。
LeakGAN:LeakGANは、単語の意味を理解し、文章の一貫性を保ちながら長い文章を生成することができるGANです。LeakGANは、テキスト生成において問題とされる文脈の維持や流暢な文章の生成に成功しています。
MaskGAN:MaskGANは、部分的に欠損した文章を生成し、自然な文章を補完することができるGANモデルです。このモデルは、文章の一貫性を保ちながら不足している情報を生成することができます。

これらのモデルは、異なるアプローチを用いてテキスト生成の課題に挑戦し、自然言語の文法や意味を理解し、流暢で多様な文章を生成することができるようになっています。また、これらのGANベースのテキスト生成モデルは、文章の変換やスタイル変換、機械翻訳など、さまざまな応用にも利用されています。

異常検知

GANが異常検知において活用された一部の例です。

AnoGAN:AnoGANは、教師なし学習を用いて異常を検知するGANの一例です。正常なデータの分布に基づいて生成器を訓練し、未知の異常データが正常データからどれだけずれているかを評価することで、異常を検知します。
VAE-GAN (Variational Autoencoder GAN):VAE-GANは、変分オートエンコーダ（Variational Autoencoder）とGANを組み合わせたモデルで、異常なデータの検知に利用されています。生成器が正常なデータを学習し、同時に異常なデータを特定することができます。
Spectral GAN:Spectral GANは、周波数スペクトルを考慮した異常検知のためのGANです。異常な振る舞いがスペクトルにどれだけ影響を与えるかを学習し、それに基づいて異常を検知します。
Deep SVDD (One-Class SVM by Deep Feature):Deep SVDDは、ディープフィーチャーを用いたOne-Class SVMのようなアプローチを持ち、GANと組み合わせて異常検知に応用されています。異常なデータがデータセット内でどれほど外れているかを学習します。
CyberGAN:CyberGANは、サイバーセキュリティ領域での異常検知に使用された例です。異常なネットワークトラフィックや攻撃パターンをGANを用いて検知し、セキュリティの向上に寄与しています。

これらの実績は、GANが異常検知においても有望な結果を出していることを示しています。ただし、異常検知のタスクはデータの不均衡や異常の定義の難しさなどが課題となりますが、GANを用いた手法はこれらの課

画像変換

GANが画像変換において活用された一部の例です。

CycleGAN:CycleGANは、異なるドメインの画像を変換するためのGANのモデルであり、例えば馬とシマウマの画像変換などに成功しています。CycleGANは、教師データなしで異なるスタイルの画像変換を行う特徴的な手法を提供しました。
StarGAN:StarGANは、単一のモデルを使用して複数の異なる属性やスタイルの画像変換を行うGANです。例えば、異なる髪型、メイク、性別などの属性を変換することができます。
Pix2Pix:Pix2Pixは、条件付きGAN（cGAN）の一種であり、入力画像と対応する出力画像が与えられた場合に、その変換を行う能力を持っています。例えば、セグメンテーションから写真への変換、白黒画像からカラー画像への変換などに利用されます。
MUNIT (Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation):MUNITは、異なるモーダル（スタイル）間で画像変換を行うGANです。特定の条件を指定せずに異なるスタイルやモードで画像を変換することが可能です。
SEAN (Semantic Editing of Attentive Networks):SEANは、セマンティック情報を用いて画像のスタイルを編集するGANモデルです。入力画像のセマンティクスを保ちながら、例えば色やスタイルの変更を行うことができます。
CartoonGAN:CartoonGANは、写真をアニメ風に変換するためのGANモデルです。写実的な画像をカートゥーンのようなスタイルに変換することができます。

これらのGANベースの画像変換モデルは、さまざまなアプリケーションで使用されており、芸術的な表現、スタイル変換、デザインの補完、画像生成など、様々な分野で注目されています。

画像合成

GANが画像合成において活用された一部の例です。

DCGAN (Deep Convolutional GAN):DCGANは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して生成器と判別器を訓練するGANの一種です。DCGANは、リアルな画像を生成し、異なるスタイルや特徴を持つ画像を合成することができます。
BigGAN:BigGANは、大規模なモデルを使用して高解像度で多様な画像を生成することができるGANです。BigGANは、異なるクラスやスタイルの画像を効果的に合成し、高い品質の合成画像を提供します。
StackGAN:StackGANは、段階的に画像を生成するGANのモデルで、低解像度から高解像度へと段階的に画像を合成することができます。これにより、より自然な画像合成が可能となります。
AttGAN (Attribute-wise GAN):AttGANは、属性情報を使用して画像に変更を加えるGANモデルです。例えば、顔の表情や髪型の変更など、画像の特定の属性を操作して合成することができます。
iGAN (Interactive Generative Adversarial Networks):iGANは、ユーザーが直感的に画像を編集できるGANベースのモデルです。ユーザーが画像に対して指示を与えることで、その場で画像を編集・合成することが可能です。
GANPaint:GANPaintは、GANを使用して写実的な画像に対して様々な編集操作を行うシステムです。例えば、特定の要素を追加・削除するなど、直感的な編集が可能です。

これらのGANベースの画像合成モデルは、異なる画像や要素を合成し、新しい画像を生成する能力において優れています。また、ユーザーのインタラクションを導入したり、特定の属性を操作するなどの機能も組み込まれ、より柔軟な画像合成が可能となっています。