앞에서 개발한 MNIST GAN은 굉장히 다양한 범위의 이미지들을 만들었다. 이 사실은 상당히 고무적인데, GAN 설계 시 부딪히는 지속적인 문제가 바로 다양성 없이 이미지를 생성하는 모드 붕괴이기 때문이다. GAN이 생성하는 어떻게든 이미지를 단일한 클래스로 고정한 채로 다양한 이미지를 생성할 수 있다고 하면 상당히 유용할 것이다. 조건부 GAN 구조 훈련된 GAN 생성기가 주어진 클래스에 해당하는 이미지를 생성하게 하려면, 일단 무슨 클래스를 목표로 하는지 생성기에 알려줘야 한다. 판별기는 클래스 레이블과 이미지 사이의 관계를 학습해야 한다. 판별기 이미지 픽셀 데이터와 클래스 레이블 정보를 동시에 받도록 판별기를 업데이트 해야 한다. 간단한 방법은 forward() 함수에서 이미지 텐서와 레이블 텐..