プラグアンドプレイネットワークの生成 PPGN は、2016 年に Nguyen らによって提案されたニューラル ネットワークのモデルの 1 つです。

PPGN は近似ランジュバン サンプリング法に基づいており、マルコフ連鎖を使用して画像を生成します。ランジュバン サンプラーの勾配は、ノイズ除去オートエンコーダーによって推定されます。このノイズ除去オートエンコーダーは、GAN 損失を含む損失関数を使用してトレーニングされます。

PPGNの特徴

• 敵対的トレーニング、CNN 特徴マッチング、ノイズ除去自動エンコーディング、ランジュバン サンプリングを統合します。
• 生成される画像は同じタイプでも高度に区別されており、仕様に応じて異なるカテゴリや複数のカテゴリを生成できます。生成された画像は鮮明で高解像度です。
• ImageNet 1000 分類ネットワークを使用して、特定のクラスのイメージを生成できます。