Aplicações

Com modelos generativos podemos criar amostras extremamente realistas como por exemplo modelos de arte, imagens, tarefas como super-resolution e colorização.

Figura 88: Exemplos de modelos generativos. Na primeira imagem estão representados modelos de arte gerados a partir de ambientes. Na segunda imagem estão representadas imagens em alta resolução geradas a partir de identificação de rostos. Na terceira imagem estão representados exemplos de colorização de imagens a partir de uma ”croqui” e imagens de treino.

Além disso, modelos generativos podem ser aplicados em outras áreas de unsupervised learning, como por exemplo simulações e planejamentos usando reinforcement learning.

Com isso, temos três formas de modelarmos esse tipo de distribuição de modelos generativos: através de Auto-regressive Models, Auto-encoders e GANs. Iremos discutir, separadamente, nas seções seguintes modelos como PixelRNN, PixelCNN, Variational Autoencoder e GANs.