조건부 독립적 픽셀 합성 기반 이미지 생성기

기존의 이미지 생성 네트워크는 일반적으로 공간적 컨볼루션과 선택적으로 자기 주의(self-attention) 블록을 활용하여, 거친 단계에서부터 세밀한 단계로 점진적으로 이미지를 합성하는 방식에 크게 의존한다. 본 연구에서는 새로운 이미지 생성 아키텍처를 제안한다. 이 아키텍처는 각 픽셀의 색상 값을 무작위 잠재 벡터(random latent vector)의 값과 해당 픽셀의 좌표를 기반으로 독립적으로 계산한다. 생성 과정에서 픽셀 간 정보를 전파하는 공간적 컨볼루션 또는 유사한 연산은 전혀 사용되지 않는다. 우리는 이러한 생성기가 적대적 학습(adversarial fashion) 방식으로 훈련되었을 때의 모델링 능력을 분석하였으며, 새로운 생성기가 최신의 컨볼루션 기반 생성기와 유사한 수준의 생성 품질을 달성함을 관찰하였다. 또한, 새로운 아키텍처에 고유한 몇 가지 흥미로운 특성도 탐구하였다.