초록
Generative Adversarial Nets [8]는 최근에 생성 모델을 훈련시키는 새로운 방법으로 소개되었습니다. 본 연구에서는 단순히 생성기와 판별기에 우리가 조건부로 적용하고자 하는 데이터 y를 입력함으로써 구성될 수 있는 조건부 Generative Adversarial Nets를 소개합니다. 우리는 이 모델이 클래스 레이블에 조건부로 MNIST 숫자를 생성할 수 있음을 보여줍니다. 또한 이 모델이 다중 모드(multi-modal) 모델을 학습하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명하며, 이미지 태깅(image tagging) 응용 분야에서 이 접근 방식이 훈련 레이블에 포함되지 않은 설명적 태그를 생성할 수 있다는 예시를 제시합니다.