비지도학습(unsupervised learning)은 labeling이 되지 않은 무수히 많은 이미지 데이터를 활용하여 좋은 feature representation을 학습할 수 있다는 장점이 있다. 비지도학습 방식으로 GAN을 트레이닝 하여 좋은 image representation을 얻어내고, 학습된 generator와 discriminator를 지도학습(supervised learning) task에서 feature extractor로 활용할 수 있다. 하지만 GAN은 다음과 같은 문제를 가지고 있다. 학습시에 안정적이지 못하다. Generator가 종종 터무니 없는 output을 생성하기도 한다. GAN이 무엇을 학습하는지 시각화할 수 없다. Approach & Model Architecture ..

이 포스팅에서 다룰 논문은 2020년에 나온 "GANprintR: Improved Fakes and Evaluation of the State-of-the-Art in Face Manipulation Detection"이라는 논문이다. Introduction DeepFake와 같은 digitial manipulation을 통해 이미지나 비디오 상의 사람 얼굴을 조작하는 기술이 등장함에 따라서 이를 악용하는 사례가 발생해왔고, 이에 대해 많은 사람들은 우려를 표하고 있다. 특히나 일반 대중들도 공개된 얼굴 이미지 데이터 베이스 등에 쉽게 접근할 수 있기 때문에 이러한 문제는 더욱 커질 수밖에 없는 상황이다. 이에 대한 대응으로 fake 이미지 또는 비디오를 판별해내려는 연구 역시 함께 진행이 되고 있는데,..