Multimodale GANs
Eine multimodale GAN ist ein generatives gegnerisches Netzwerk, das auf mehr als einer Datenmodalität (z. B. Textbeschreibungen, Bildern, Audio oder strukturierten Daten) konditioniert ist oder übergreifend lernt. Durch die Fusion von Informationen aus mehreren Quellen kann der Generator realistische Ausgaben synthetisieren, die modalitätsübergreifende Einschränkungen respektieren, was Aufgaben wie Text-zu-Bild-Synthese, Bild-zu-Audio-Generierung und gemeinsame Modalitätsimputation ermöglicht.
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Quellen
- Reed, S., Akata, Z., Yan, X., Logeswaran, L., Schiele, B., & Lee, H. (2016). Generative adversarial text to image synthesis. Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 48, 1060–1069. link ↗
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-gan
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