docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,278 @@
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id: wiki-2026-0508-generative-adversarial-networks
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title: Generative Adversarial Networks (GAN)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [GAN, generative adversarial networks, StyleGAN, CycleGAN, Goodfellow, Wasserstein GAN]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.97
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verification_status: applied
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tags: [deep-learning, gan, generative, goodfellow, stylegan, image-generation]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: PyTorch / TensorFlow
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# Generative Adversarial Networks (GAN)
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## 매 한 줄
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> **"매 generator 의 의 의 fake 의 의 의, discriminator 의 의 의 detect — 매 minimax game"**. Goodfellow 2014. 매 image gen 의 dominant (2014-2022) → 매 diffusion 의 의 의 displace. 매 modern: 매 StyleGAN3, 매 CycleGAN, 매 GAN-inversion.
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## 매 핵심
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### 매 model
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- **Generator G**: 매 noise → fake.
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- **Discriminator D**: 매 real or fake.
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- **Loss**: G 의 의 fool D, D 의 의 catch.
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### 매 famous variants
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- **DCGAN** (Radford 2015): 매 conv-based.
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- **WGAN** (Arjovsky 2017): 매 Wasserstein distance.
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- **WGAN-GP**: 매 gradient penalty.
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- **StyleGAN** v1/v2/v3 (Karras): 매 face quality.
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- **CycleGAN**: 매 unpaired image translation.
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- **Pix2Pix**: 매 paired translation.
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- **BigGAN**: 매 class-conditional large.
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- **GAN inversion**: 매 image → latent.
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### 매 modern context (2024+)
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- **Diffusion** dominate text-to-image.
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- **GAN niche**: 매 fast inference, 매 specific style.
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- **GAN inversion** for editing.
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- **StyleGAN** still SOTA for faces.
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### 매 응용
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1. **Image gen** (faces).
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2. **Style transfer**.
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3. **Super-resolution** (ESRGAN).
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4. **Image-to-image** (CycleGAN).
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5. **Data augmentation**.
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6. **Anomaly detection** (AnoGAN).
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## 💻 패턴
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### DCGAN (PyTorch)
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```python
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import torch
|
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import torch.nn as nn
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|
||||
class Generator(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, latent=100, img_dim=64):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.net = nn.Sequential(
|
||||
nn.ConvTranspose2d(latent, 512, 4, 1, 0), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(),
|
||||
nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(),
|
||||
nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(),
|
||||
nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),
|
||||
nn.ConvTranspose2d(64, 3, 4, 2, 1), nn.Tanh(),
|
||||
)
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||||
|
||||
def forward(self, z):
|
||||
return self.net(z.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))
|
||||
|
||||
class Discriminator(nn.Module):
|
||||
def __init__(self):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.net = nn.Sequential(
|
||||
nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1), nn.LeakyReLU(0.2),
|
||||
nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2),
|
||||
nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2),
|
||||
nn.Conv2d(256, 1, 4, 1, 0), nn.Sigmoid(),
|
||||
)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
return self.net(x).view(-1)
|
||||
```
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||||
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||||
### Train loop
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||||
```python
|
||||
G, D = Generator(), Discriminator()
|
||||
opt_G = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.5, 0.999))
|
||||
opt_D = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.5, 0.999))
|
||||
bce = nn.BCELoss()
|
||||
|
||||
for batch in dataloader:
|
||||
real = batch.cuda()
|
||||
bs = real.size(0)
|
||||
z = torch.randn(bs, 100).cuda()
|
||||
fake = G(z)
|
||||
|
||||
# 매 D
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||||
opt_D.zero_grad()
|
||||
d_real = D(real)
|
||||
d_fake = D(fake.detach())
|
||||
d_loss = bce(d_real, torch.ones(bs).cuda()) + bce(d_fake, torch.zeros(bs).cuda())
|
||||
d_loss.backward(); opt_D.step()
|
||||
|
||||
# 매 G
|
||||
opt_G.zero_grad()
|
||||
d_fake_g = D(fake)
|
||||
g_loss = bce(d_fake_g, torch.ones(bs).cuda())
|
||||
g_loss.backward(); opt_G.step()
|
||||
```
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||||
|
||||
### WGAN-GP loss
|
||||
```python
|
||||
def gradient_penalty(D, real, fake, device):
|
||||
bs = real.size(0)
|
||||
alpha = torch.rand(bs, 1, 1, 1, device=device)
|
||||
interp = alpha * real + (1 - alpha) * fake
|
||||
interp.requires_grad_(True)
|
||||
d_interp = D(interp)
|
||||
grads = torch.autograd.grad(d_interp.sum(), interp, create_graph=True)[0]
|
||||
return ((grads.norm(2, dim=[1,2,3]) - 1) ** 2).mean()
|
||||
|
||||
# 매 D loss
|
||||
d_loss = D(fake).mean() - D(real).mean() + 10 * gradient_penalty(D, real, fake, device)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### CycleGAN (unpaired translation)
|
||||
```python
|
||||
class CycleGAN:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.G_AB, self.G_BA = Generator(), Generator()
|
||||
self.D_A, self.D_B = Discriminator(), Discriminator()
|
||||
|
||||
def cycle_loss(self, real_A, real_B):
|
||||
fake_B = self.G_AB(real_A)
|
||||
rec_A = self.G_BA(fake_B)
|
||||
cycle_A = (rec_A - real_A).abs().mean()
|
||||
|
||||
fake_A = self.G_BA(real_B)
|
||||
rec_B = self.G_AB(fake_A)
|
||||
cycle_B = (rec_B - real_B).abs().mean()
|
||||
|
||||
return cycle_A + cycle_B
|
||||
```
|
||||
|
||||
### StyleGAN (style modulation)
|
||||
```python
|
||||
class StyleBlock(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, in_ch, out_ch, style_dim=512):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1)
|
||||
self.style_proj = nn.Linear(style_dim, in_ch)
|
||||
|
||||
def forward(self, x, style):
|
||||
scale = self.style_proj(style).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||
x = x * scale
|
||||
return self.conv(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Spectral normalization
|
||||
```python
|
||||
from torch.nn.utils import spectral_norm
|
||||
class SNDiscriminator(nn.Module):
|
||||
def __init__(self):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.conv1 = spectral_norm(nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1))
|
||||
# ...
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Mode collapse detection
|
||||
```python
|
||||
def diversity_check(generator, n=1000):
|
||||
z = torch.randn(n, 100).cuda()
|
||||
fake = generator(z)
|
||||
# 매 LPIPS pairwise
|
||||
distances = []
|
||||
for i in range(min(100, n)):
|
||||
for j in range(i+1, min(100, n)):
|
||||
distances.append(lpips(fake[i:i+1], fake[j:j+1]).item())
|
||||
return np.mean(distances) # 매 low = mode collapse
|
||||
```
|
||||
|
||||
### FID (eval)
|
||||
```python
|
||||
from torchmetrics.image.fid import FrechetInceptionDistance
|
||||
fid = FrechetInceptionDistance().cuda()
|
||||
fid.update(real_imgs, real=True)
|
||||
fid.update(fake_imgs, real=False)
|
||||
print(fid.compute()) # 매 lower = better
|
||||
```
|
||||
|
||||
### GAN inversion (project image → latent)
|
||||
```python
|
||||
def gan_invert(target_image, G, n_iter=1000):
|
||||
z = torch.randn(1, 100, requires_grad=True, device='cuda')
|
||||
optim = torch.optim.Adam([z], lr=0.01)
|
||||
for _ in range(n_iter):
|
||||
gen = G(z)
|
||||
loss = ((gen - target_image) ** 2).mean() + lpips_loss(gen, target_image)
|
||||
optim.zero_grad(); loss.backward(); optim.step()
|
||||
return z
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Conditional (class-conditional)
|
||||
```python
|
||||
class CondG(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, n_classes):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.embed = nn.Embedding(n_classes, 100)
|
||||
self.gen = Generator()
|
||||
|
||||
def forward(self, z, label):
|
||||
return self.gen(z + self.embed(label))
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ESRGAN (super-resolution)
|
||||
```python
|
||||
# 매 conceptual
|
||||
class RRDB(nn.Module): # 매 residual-in-residual dense block
|
||||
pass
|
||||
|
||||
class ESRGAN(nn.Module):
|
||||
def __init__(self):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.body = nn.ModuleList([RRDB() for _ in range(23)])
|
||||
self.upsample = nn.Sequential(
|
||||
nn.Conv2d(64, 64*4, 3, padding=1), nn.PixelShuffle(2),
|
||||
nn.Conv2d(64, 3, 3, padding=1),
|
||||
)
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Modern image gen | Diffusion (not GAN) |
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| Face generation | StyleGAN3 |
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| Unpaired translation | CycleGAN |
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||||
| Paired translation | Pix2Pix |
|
||||
| Super-resolution | ESRGAN |
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| Fast inference | GAN > Diffusion |
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| Editing | GAN inversion |
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**기본값**: 매 modern = diffusion. 매 face = StyleGAN3. 매 niche translation = CycleGAN. 매 SR = ESRGAN. 매 always FID + diversity check.
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Deep Learning]] · [[Generative-AI|Generative-Models]]
|
||||
- 변형: [[StyleGAN]] · [[CycleGAN]] · [[Pix2Pix]]
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||||
- 응용: [[Data-Augmentation]]
|
||||
- Adjacent: [[Diffusion-Models]] · [[VAE]] · [[Generative-AI]]
|
||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 fast image gen. 매 unpaired translation. 매 face.
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||||
**언제 X**: 매 text-to-image (use diffusion).
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## ❌ 안티패턴
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- **Mode collapse 의 ignore**: 매 limited diversity.
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- **No spectral norm**: 매 unstable D.
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- **Imbalanced D-G**: 매 collapse.
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- **No FID**: 매 quality 의 invisible.
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||||
- **GAN for text-to-image**: 매 diffusion 이 better.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Goodfellow 2014, Karras StyleGAN, Zhu CycleGAN).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-26 | Auto |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — DCGAN/WGAN/Style/Cycle + 매 train / inversion / FID code |
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Reference in New Issue
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