초록
최근 적대적으로 훈련된 생성 모델(GANs)은 강력한 이미지 합성 결과를 달성하였습니다. 그러나 비지도 표현 학습에 GANs를 사용한 초기 성공 이후, 이들은 자기 지도(self-supervision) 기반의 접근법으로 대체되었습니다. 본 연구에서는 이미지 생성 품질의 발전이 표현 학습 성능의 실질적인 개선으로 이어짐을 보여드립니다. 우리의 접근 방식인 BigBiGAN은 최신 기술인 BigGAN 모델을 기반으로 하며, 표현 학습을 위해 인코더를 추가하고 판별기를 수정하여 확장하였습니다. 우리는 이러한 BigBiGAN 모델들의 표현 학습 및 생성 능력을 철저히 평가하였으며, 이 생성 기반 모델들이 ImageNet에서 비지도 표현 학습과 무조건적 이미지 생성에서 최고 수준의 성능을 달성함을 입증하였습니다. 사전 훈련된 BigBiGAN 모델들(이미지 생성기와 인코더 포함)은 TensorFlow Hub (https://tfhub.dev/s?publisher=deepmind&q=bigbigan)에서 이용 가능합니다.