شناسایی و اولویت بندی چالش های شبکه های عصبی GAN در ویرایش ویژگی های چهره

ویرایش ویژگی های چهره با استفاده از شبکه های عصبی (GAN) از پیشرفته ترین حوزه های هوش مصنوعی محسوب می شود که کاربردهای گسترده ای در امنیت، سرگرمی و طراحی دارد. با این حال، این فناوری با چالش هایی نظیر کیفیت رنگ و بافت، توانایی انتقال ویژگی ها، مقیاس پذیری و عملکرد مواجه است. از این رو، در این پژوهش چالش های شبکه های عصبی (GAN) در ویرایش ویژگی های چهره شناسایی و با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی فازی اولویت بندی شده اند. نتایج نشان می دهد که مشکلات عملکرد و کیفیت خروجی، مشکلات انتقال ویژگی ها، مشکلات مقیاس پذیری و توانایی یادگیری و مشکلات کیفیت رنگ و بافت به ترتیب به عنوان مهم ترین موانع در بهبود کاربردهای GAN هستند. بهبود عملکرد این شبکه ها می تواند گام مهمی در ارتقای دقت و ثبات فناوری های مرتبط با ویرایش چهره باشد. این تحقیق بر ضرورت توسعه روش های یادگیری پیشرفته برای افزایش مقیاس پذیری و کیفیت تولید تصاویر تاکید دارد و می تواند مسیر توسعه فناوری های نوین در این حوزه را روشن سازد.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی GAN ، ویرایش چهره ، تحلیل سلسله مراتبی فازی ، کیفیت ، مقیاس پذیری