콘텐츠 소개(About Contents)

GAN(Generative  Adversarial  Network)은 딥러닝 기반의 대표적인 생성모델로서 주어진 Data의 분포를 학습하고 이로부터 실제와 같은 Data를 Sampling할 수 있는 모델의 학습을 목표로 한다. 그리고 오늘날에는 더 나아가 Style Transfer, Self-Supervised Learning, Anomaly Detection과 같은 여러 도메인의 Task에 적용되기 위한 많은 GAN Architecture들이 여러 연구를 통해 제안되고 있다. 본 프로젝트에서는 다양한 GAN  모델들을 살펴보고 이를 Face Aging Task에 적용하여 그 결과를 확인하고자 하였다.

기획자(Planner)

서울대학교 자연과학대학 수리과학부 송기웅