Descripción: Las GANs monoculares son un tipo de redes generativas antagónicas que se especializan en la generación de datos a partir de un único punto de vista. Estas redes se componen de dos modelos: un generador y un discriminador, que compiten entre sí para mejorar la calidad de las imágenes generadas. El generador crea imágenes a partir de ruido aleatorio, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de las imágenes, determinando si son reales o generadas. Este proceso de competencia permite que las GANs monoculares aprendan a producir imágenes que son cada vez más realistas, a pesar de estar limitadas a un solo ángulo de visión. Su diseño es particularmente útil en aplicaciones donde se requiere la síntesis de imágenes a partir de información limitada, como en la reconstrucción de escenas o en la creación de contenido visual para videojuegos y películas. La capacidad de estas redes para generar imágenes coherentes y detalladas a partir de un solo punto de vista las convierte en una herramienta valiosa en el campo de la inteligencia artificial y la visión por computadora.
Historia: Las GANs monoculares emergieron a partir del desarrollo de las redes generativas antagónicas (GANs) en 2014, cuando Ian Goodfellow y sus colegas introdujeron el concepto de GANs. Desde entonces, la investigación ha evolucionado para abordar diversas aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes desde un solo punto de vista. A medida que la tecnología de aprendizaje profundo avanzaba, se comenzaron a explorar variantes de GANs que se especializaban en la síntesis de imágenes a partir de datos limitados, lo que llevó al desarrollo de las GANs monoculares.
Usos: Las GANs monoculares se utilizan en diversas aplicaciones, como la reconstrucción de escenas en 3D a partir de imágenes 2D, la creación de contenido visual para videojuegos y películas, y la mejora de imágenes en sistemas de visión por computadora. También son útiles en la generación de imágenes para entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, donde se requiere un gran volumen de datos visuales.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de GANs monoculares es en la generación de imágenes de paisajes a partir de un solo ángulo de visión, donde se pueden crear vistas panorámicas a partir de una imagen inicial. Otro caso es la reconstrucción de imágenes médicas, donde se generan imágenes tridimensionales a partir de cortes bidimensionales de un escáner.
