Die Lektion behandelt den Prozess der Bilderstellung aus verschiedenen Quellen und konzentriert sich auf Techniken wie Text-zu-Bild- und Bild-zu-Bild-Konvertierung. Einige der wichtigsten Punkte umfassen:

• Erklärung von Autoencodern, Variational Encoders und Generative Adversarial Networks (GANs): Diese Methoden werden verwendet, um lebensechte Ausgaben zu erzeugen.
• Übersicht über die Struktur von GANs: Diese bestehen aus einem Generator und einem Diskriminator, die in einem Wettbewerbsprozess miteinander interagieren.
• Details zu Trainingsiterationen: Der Diskriminator lernt, gefälschte Daten zu identifizieren, was zu Verbesserungen des Generators führt.
• Endziel: Entwicklung von erstklassiger Datenqualität, die die Grenze zwischen realen und generierten Bildern verwischt.