Penerapan VAE dan LoRA untuk Perbaikan Citra: Pendekatan Baru

Perbaikan citra merupakan tugas penting dalam visi komputer, dan kemajuan terkini dalam pengembangan mesin telah menyebabkan peningkatan signifikan dalam bidang ini. Dua teknik yang paling menonjol yang telah mendapatkan perhatian dalam beberapa tahun terakhir adalah Variational Autoencoders (VAE) dan Low-Rank Adaptation (LoRA). Dalam artikel ini, kami akan menjelajahi dunia VAE dan LoRA, menggali aplikasinya dan keterbatasannya dalam perbaikan citra.

VAE: Pendahuluan Singkat

VAE adalah jenis jaringan saraf yang terdiri dari encoder dan decoder. Encoder memetakan citra input ke ruang laten dengan dimensi lebih rendah, sedangkan decoder memetakan ruang laten ini kembali ke citra asli. VAE telah digunakan secara luas dalam tugas penghasil citra, kompresi, dan perbaikan citra.

Salah satu kelebihan VAE adalah kemampuan mereka untuk belajar representasi fitur kuat dari citra. Hal ini dicapai melalui pendekatan probabilistik, di mana encoder mengeluarkan distribusi probabilitas atas ruang laten. Ini memungkinkan VAE untuk menangkap pola kompleks dan struktur dalam data, sehingga menghasilkan hasil perbaikan citra yang lebih baik.

Namun, VAE juga memiliki beberapa keterbatasan. Mereka dapat menjadi mahal untuk dilatih secara komputasional, dan seringkali memerlukan jumlah data yang besar untuk belajar fitur yang efektif. Selain itu, VAE dapat menderita dari mode kollapse, di mana model gagal menangkap seluruh rentang variasi dalam data.