안녕하세요. 오늘 리뷰할 논문은 Few-shot Image Generation with Mixup-based Distance Learning(ECCV2022)이라는 논문입니다. GAN은 기존에 존재하지 않는 이미지를 새롭게 만들기 위해서 고안된 생성모델 중 하나입니다. 그런데 그러한 GAN을 잘 학습시키기 위해선 어느정도의 충분한 양의 데이터를 요구합니다. GAN이 사용되는 목적 중에 하나는 데이터를 생성하여 보강하기 위함입니다. 즉, 데이터를 확보하는 것이 여유치 않은 경우가 GAN이 필요한 상황 중에 하나라고 볼 수 있습니다. 하지만 잘 작동하는 GAN을 만들기 위해서는 위에서 말했던 것처럼 충분한 양의 데이터를 필요로 하기 때문에 어찌보면 모순적인 상황이 연출됩니다. GAN 분야에서 이러한 문제를 ..
