Mạng GAN là gì? Xu hướng phát triển của mạng GAN trong tương lai

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực học sâu, cho phép hệ thống tạo ra dữ liệu mới có tính xác thực cao. Với khả năng mô phỏng dữ liệu hình ảnh, âm thanh và video, GAN đang trở thành nền tảng cốt lõi cho nhiều ứng dụng AI thế hệ mới, từ deepfake đến tổng hợp dữ liệu huấn luyện. Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu xem mạng GAN là gì và tại sao mô hình này lại được ứng dụng rộng rãi trong thực tế nhé! 

Generative Adversarial Network là gì?

Được giới thiệu lần đầu vào năm 2014, mạng đối nghịch tạo sinh GAN - Generative Adversarial Network là một kiến trúc học sâu đột phá với khả năng tạo ra dữ liệu mới có độ chân thực cao, dựa trên việc học từ một tập dữ liệu đầu vào.

Tên gọi “mạng đối nghịch” xuất phát từ cấu trúc gồm hai mạng nơ-ron hoạt động cạnh tranh: generator (mạng sinh) tạo ra dữ liệu giả mô phỏng dữ liệu thật, trong khi discriminator (mạng phân biệt) đánh giá xem dữ liệu đó là thật hay giả. Quá trình này lặp đi lặp lại, giúp generator ngày càng tạo ra dữ liệu gần giống dữ liệu thật hơn.

Nhờ cơ chế học độc đáo này, GAN được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tạo hình ảnh, dựng mô hình 3D từ dữ liệu 2D, hay hỗ trợ huấn luyện các mô hình AI khác.

>>> Tìm hiểu thêm: Recurrent Neural Networks là gì? Ứng dụng mô hình RNN trong thực tế

Nguyên lý hoạt động của mạng GAN

Mạng GAN bao gồm hai mạng nơ-ron là Generator (mạng sinh) và Discriminator (mạng phân biệt). Cụ thể:

• Generator (mạng sinh) có nhiệm vụ tạo ra dữ liệu giả (ví dụ như hình ảnh, âm thanh hoặc văn bản) dựa trên một nhiễu ngẫu nhiên đầu vào.
• Discriminator (mạng phân biệt) nhận dữ liệu đầu vào và đánh giá xem đó là dữ liệu thật (lấy từ tập huấn luyện ban đầu) hay dữ liệu giả do Generator tạo ra.

Hai mạng nơ-ron này được đào tạo theo cơ chế đối kháng. Generator liên tục cải thiện để tạo ra dữ liệu ngày càng giống thật đánh lừa Discriminator, trong khi Discriminator cũng ngày càng trở nên tinh vi hơn trong việc phát hiện dữ liệu giả.

Sau nhiều vòng huấn luyện, khi Discriminator không còn phân biệt được giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả tốt hơn mức ngẫu nhiên, mạng GAN được xem là đã đạt trạng thái cân bằng. Lúc này, Generator có thể tạo ra dữ liệu giả nhưng có độ chân thực cao, gần giống với dữ liệu thật trong tập huấn luyện. Nhờ khả năng này, GAN được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tạo hình ảnh mới, phục chế ảnh/video, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giả lập dữ liệu trong các mô phỏng AI.

Các loại mô hình Generative Adversarial Network phổ biến

Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) có nhiều mô hình phổ biến như: 

Vanilla GAN

Vanilla GAN là dạng cơ bản nhất của mạng GAN. Nó hoạt động bằng cách huấn luyện hai mạng nơ-ron đối kháng nhau thông qua phương pháp Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên SGD - stochastic gradient descent.

Mạng sinh và mạng phân biệt của Vanilla GAN đều được xây dựng dựa trên mô hình mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp (MLP - Multilayer Perceptron). Trong quá trình huấn luyện, mạng phân biệt cố gắng xác định liệu dữ liệu đầu vào có thuộc tập dữ liệu gốc hay không, trong khi mạng sinh liên tục cải tiến để tạo ra dữ liệu ngày càng chân thực hơn. Nhờ đặc điểm đó, Vanilla GAN dễ xây dựng và phù hợp cho các bài toán tạo dữ liệu đơn giản, nhưng thường gặp vấn đề như mất cân bằng giữa hai mạng và hiện tượng mode collapse (mạng sinh chỉ tạo ra một vài mẫu giống nhau).

Conditional GAN

Conditional GAN (cGAN) là một phiên bản cải tiến của GAN, trong đó cả mạng sinh và mạng phân biệt đều được cung cấp thêm thông tin đầu vào để điều chỉnh kết quả tạo ra. 

CycleGAN

CycleGAN là một loại GAN phổ biến, chủ yếu được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh giữa các phong cách khác nhau. Không đòi hỏi mỗi đầu vào phải đi kèm nhãn hoặc cặp dữ liệu tương ứng giống như cGAN, mô hình này đặc biệt phù hợp trong các tình huống thiếu dữ liệu gán nhãn hoặc khó thu thập cặp ảnh tương ứng.

StyleGAN

StyleGAN là một trong những mạng GAN tiên tiến nhất do NVIDIA phát triển, nổi bật với khả năng tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao và cực kỳ chân thực. Nhờ vào kiến trúc sinh dựa trên phong cách (style-based generator), StyleGAN cho phép điều chỉnh linh hoạt các đặc điểm trên khuôn mặt như màu tóc, màu mắt và biểu cảm, giúp tạo ra những hình ảnh có tính tùy chỉnh cao. 

Bên cạnh đó, StyleGAN cũng không cần cặp dữ liệu tương ứng hay nhãn phân loại, tức là mô hình hoàn toàn tự học từ tập dữ liệu không gán nhãn. Mô hình này có thể tạo ảnh với độ phân giải lên đến 1024x1024 pixel, mang lại chất lượng sắc nét và chi tiết ấn tượng. Chính nhờ những ưu điểm này, StyleGAN được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tạo nhân vật game hay sản xuất nội dung số.

Ưu nhược điểm của mạng GAN

Là công nghệ đột phá trong AI, mạng GAN hỗ trợ tạo dữ liệu chân thực và được ứng dụng đa ngành.

Ưu điểm

Trước tiên, một số ưu điểm mà mạng GAN mang lại bao gồm:

• Tạo dữ liệu chân thực: GAN có thể tạo ra dữ liệu mới - chẳng hạn như hình ảnh hoặc âm thanh với độ chân thực cao đến mức khó phân biệt với dữ liệu thật. 
• Hỗ trợ đa dạng hóa dữ liệu: Mạng GAN có thể tạo ra nhiều mẫu dữ liệu khác nhau, hỗ trợ làm giàu tập dữ liệu huấn luyện và cải thiện hiệu suất trong quá trình huấn luyện các thuật toán máy học.
• Học không giám sát hiệu quả: GAN là mô hình học không giám sát, có thể học từ dữ liệu chưa gán nhãn và tự cải thiện thông qua quá trình cạnh tranh giữa hai mạng. 
• Huấn luyện nhanh hơn: So với nhiều mô hình sinh dữ liệu khác, GAN thường đạt kết quả nhanh hơn và quá trình huấn luyện ít phức tạp hơn.
• Phát hiện bất thường: Nhờ vào cơ chế so sánh giữa dữ liệu thật và dữ liệu sinh, GAN có thể hỗ trợ phát hiện các điểm bất thường - đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như giám sát hệ thống, kiểm soát chất lượng và bảo mật.

Nhược điểm

Mặc dù GAN có nhiều ưu điểm nhưng cũng tồn tại một số hạn chế nhất định.

• Quá trình huấn luyện phức tạp: GAN đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện lớn, đa dạng. Ngoài ra, quá trình huấn luyện thường khó ổn định do sự cạnh tranh liên tục giữa hai mạng. Nếu một bên học nhanh hơn bên còn lại, mô hình có thể không đạt được kết quả ổn định, dẫn đến việc tạo ra dữ liệu kém chất lượng.
• Khó đánh giá kết quả: Việc đánh giá chất lượng đầu ra của GAN không dễ dàng vì không có một tiêu chí chuẩn hóa chung
• Yêu cầu tài nguyên lớn: GAN đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và dữ liệu chất lượng cao. Nếu không đủ dữ liệu hoặc không có GPU mạnh, mô hình dễ gặp các vấn đề như quá khớp (overfitting) hay hiện tượng mode collapse – mạng sinh chỉ tạo ra một vài kiểu dữ liệu lặp đi lặp lại, hoặc chất lượng đầu ra không ổn định.

Ứng dụng của Generative Adversarial Network

Một số ứng dụng phổ biến của mạng GAN phải kể đến như: 

Tạo hình ảnh

Generative Adversarial Network có thể tạo ra hình ảnh chân thực từ mô tả văn bản hoặc chỉnh sửa ảnh hiện có như nâng độ phân giải, chuyển ảnh đen trắng thành ảnh màu. Nhờ đó, công nghệ này được ứng dụng trong trò chơi điện tử, sản xuất hoạt hình và video, mang lại trải nghiệm hình ảnh sống động hơn.

Tạo mô hình 3D từ dữ liệu 2D

GAN có thể chuyển đổi ảnh 2D hoặc dữ liệu quét thành mô hình 3D chi tiết. Ví dụ, trong y học, người ta sẽ dùng GAN để tái tạo cấu trúc cơ quan từ ảnh X-quang hoặc MRI, hỗ trợ lập kế hoạch phẫu thuật và nghiên cứu lâm sàng.

Tạo dữ liệu mô phỏng để huấn luyện mô hình AI

Generative Adversarial Network giúp tạo ra dữ liệu nhân tạo để hỗ trợ quá trình huấn luyện AI mà không cần thu thập dữ liệu thực tế. Trong y tế, AI có thể sử dụng hình ảnh X-quang hoặc MRI do mạng GAN tạo ra để phát triển các thuật toán chẩn đoán mà không cần dữ liệu từ bệnh nhân thật.

Ngoài ra, trong nghiên cứu xe tự hành, các công ty như Tesla và Waymo dùng mạng GAN để mô phỏng các tình huống giao thông khác nhau, giúp huấn luyện an toàn và hiệu quả hơn.

Trong y tế và nghiên cứu khoa học 

GAN hỗ trợ tạo dữ liệu mô phỏng cấu trúc phân tử hoặc mô hình hóa phản ứng sinh học, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc. Một ví dụ điển hình là AlphaFold - hệ thống có khả năng dự đoán cấu trúc protein dựa trên dữ liệu đầu vào, hỗ trợ phát triển vắc-xin và thuốc điều trị.

Trong an ninh mạng và bảo mật thông tin 

Trong lĩnh vực bảo mật, GAN được dùng để tạo dữ liệu mô phỏng cho việc kiểm thử các hệ thống an ninh hoặc phát hiện hành vi tấn công mạng. Ngoài ra, công nghệ này còn giúp nhận diện video Deepfake bằng cách phát hiện những bất thường mà mắt người khó thấy, góp phần bảo vệ danh tính cá nhân và chống lan truyền thông tin giả.

Xu hướng phát triển công nghệ mạng GAN trong tương lai

Dưới đây là những xu hướng dự đoán sẽ phát triển mạng GAN trong tương lai:

Mở rộng dữ liệu huấn luyện (data augmentation)

GAN sẽ được ứng dụng mạnh mẽ hơn nữa trong việc mở rộng tập dữ liệu huấn luyện – đặc biệt trong những lĩnh vực mà dữ liệu hiếm hoặc khó thu thập như y tế, bảo mật hay thị giác máy tính. Với khả năng tạo ra các mẫu dữ liệu giả nhưng hợp lý, GAN giúp tăng tính đa dạng và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình học máy.

Hỗ trợ nâng cao chất lượng hình ảnh trong video AI

Mạng GAN vẫn là công nghệ quan trọng trong việc tạo hình ảnh chân thực, đặc biệt là khuôn mặt người. Tuy nhiên, khi áp dụng vào video - nơi mà mỗi khung hình cần được xử lý chính xác và liền mạch - GAN vẫn gặp nhiều khó khăn trong việc ổn định chất lượng giữa từng khung hình. Vì thế, thay vì đứng độc lập, GAN đang được tích hợp như một công cụ hỗ trợ trong các hệ thống AI phức tạp hơn, nhằm cải thiện độ phân giải, bổ sung chi tiết hình ảnh hoặc tạo hiệu ứng mượt mà giữa các khung hình trong video. Đây là bước tiến quan trọng để nâng chất lượng tạo video của AI.

Ứng dụng trong nghiên cứu và phát triển thuốc 

Trong ngành dược phẩm, Generative Adversarial Network được kỳ vọng sẽ hỗ trợ quá trình nghiên cứu thuốc bằng cách tạo ra các biến thể phân tử mới dựa trên hợp chất gốc. Thay vì phải thử nghiệm từng cấu trúc theo cách truyền thống, GAN có thể đề xuất hàng nghìn phương án nhanh chóng, từ đó giúp các nhà khoa học rút ngắn thời gian nghiên cứu và giảm chi phí thử nghiệm đáng kể.

Tạm kết 

Bài viết trên của VNPT AI đã giúp người đọc hiểu rõ về mạng GAN - một công nghệ nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Với khả năng tạo ra dữ liệu có độ chân thực cao, GAN đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sáng tạo nội dung, y tế và an ninh mạng. Dù còn tồn tại một số thách thức, nhưng với tốc độ phát triển mạnh mẽ, GAN được kỳ vọng sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong tương lai của AI và các công nghệ số.