Descripción: Las distribuciones latentes en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se refieren a las distribuciones de probabilidad de las que se muestrean los vectores latentes, que son representaciones compactas y abstractas de los datos de entrada. En una GAN, el generador toma como entrada un vector latente, que es un punto en un espacio de alta dimensión, y lo transforma en una muestra de datos que intenta imitar la distribución de los datos reales. La elección de la distribución latente es crucial, ya que influye en la calidad y diversidad de las muestras generadas. Comúnmente, se utilizan distribuciones normales o uniformes, pero la flexibilidad de las GANs permite experimentar con diferentes tipos de distribuciones. La capacidad de aprender y modelar estas distribuciones latentes es lo que permite a las GANs generar datos nuevos y realistas, lo que las convierte en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Además, las distribuciones latentes son fundamentales para la interpretación y manipulación de los datos generados, ya que permiten explorar el espacio latente y realizar interpolaciones o transformaciones en las muestras generadas, facilitando así la creación de variaciones de los datos originales.
Historia: Las Redes Generativas Antagónicas (GANs) fueron introducidas por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Desde su creación, el concepto de distribuciones latentes ha sido fundamental para entender cómo las GANs generan datos. A medida que la investigación avanzaba, se exploraron diferentes enfoques para modelar estas distribuciones, lo que llevó a la evolución de diversas arquitecturas de GANs que mejoran la calidad de las muestras generadas.
Usos: Las distribuciones latentes se utilizan principalmente en la generación de imágenes, audio y texto. En el ámbito de la visión por computadora, las GANs pueden generar imágenes realistas a partir de vectores latentes, lo que se aplica en la creación de arte digital, la síntesis de rostros humanos y la mejora de imágenes. En el procesamiento de audio, se utilizan para generar música o voces sintéticas. Además, en el procesamiento del lenguaje natural, las GANs pueden ayudar a generar texto coherente y creativo.
Ejemplos: Un ejemplo notable de uso de distribuciones latentes en GANs es el modelo StyleGAN, que permite la generación de rostros humanos altamente realistas. Otro ejemplo es la aplicación de GANs en la creación de arte generativo, donde los artistas utilizan vectores latentes para explorar diferentes estilos y composiciones. También se han utilizado GANs para la mejora de imágenes de baja resolución a alta resolución, como en el caso de la superresolución de imágenes.
