扩散模型是不是碾压gan?我记得前几年的gan很废，只能生成头像，连生成半身全身图都费劲，还要各种分开合成，或者使用轮廓，掩膜做指导的技巧。 要不就上上色，pix2pix，cy…引言 分子生成与药物设计是现代计算化学和生物学的重要研究领域。近年来，扩散模型（Diffusion Models）因其卓越的生成能力和灵活性而迅速兴起，
它并不像以往那样走 tricks 路径 —— 通过一场「现代化」改造,GAN 现在可以进行更长时间的训练(与扩散模型的训练步骤数相当),一旦 GAN 训练时间足够长,并且架构足够强大,它们就可以胜过扩散模型,并成为更好、更快、更小的模型。 来自布朗大学、康奈尔大学的研究者们表示,通过引入一个新的损失函数,我们就可以解决...
这就像是给AI装上了一副神奇的眼镜,让它能够从一堆模糊的点和线中看出清晰的世界。 对比GAN和Diffusion 接下来,我们聊一下扩散模型的好处,为什么它们是必要的,以及它们相对于GAN都有哪些优势。 图像质量方面扩散模型相比生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)的一个主要优势是,它们在训练时使用简单高效的损失函...
它并不像以往那样走 tricks 路径 —— 通过一场「现代化」改造,GAN 现在可以进行更长时间的训练(与扩散模型的训练步骤数相当),一旦 GAN 训练时间足够长,并且架构足够强大,它们就可以胜过扩散模型,并成为更好、更快、更小的模型。 来自布朗大学、康奈尔大学的研究者们表示,通过引入一个新的损失函数,我们就可以解决...
综上所述,扩散模型、GAN和VAE各有其优缺点和应用场景。在选择生成式模型时,我们需要根据具体的问题和需求进行权衡。对于需要高精度数据生成的任务,扩散模型可能是一个不错的选择;对于需要生成逼真样本的任务,GAN则具有明显优势;而在需要稳定且可解释性强的场景中,VAE则可能更适合。 在实际应用中,我们还可以根据需要...
它并不像以往那样走 tricks 路径 —— 通过一场「现代化」改造,GAN 现在可以进行更长时间的训练(与扩散模型的训练步骤数相当),一旦 GAN 训练时间足够长,并且架构足够强大,它们就可以胜过扩散模型,并成为更好、更快、更小的模型。 来自布朗...
Diffusion vs GAN 与扩散模型不同的是，GANs并没有明确被训练来记忆和重建其训练数据集。GANs由两个相互竞争的神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器同样接收随机噪声作为输入，但与扩散模型不同的是，它必须在一次前向传递中把这种噪声转换成有效图像。训练GAN的过程中，判别器需要预测图像是否来自于生成器...
此前曾掀起AI圈巨大风暴的GAN,后来却逐渐沉寂了,甚至有人发出了「GAN已死」的论调。 2022年,「GAN已经过时、被扩散模型取代」的论调激起热议 原因有很多,比如人们普遍觉得GAN很难训练,文献中的GAN架构也充斥着经验技巧。 但就在刚刚,布朗大学和康奈尔的研究者在这篇论文中,要彻底为GAN正名!
在第一篇GAN论文发表六年后,在VAE论文发表七年后,一个开创性的模型出现了:去噪扩散概率模型(DDPM)。DDPM结合了两模型的优势,擅长于创造多样化和逼真的图像。 在本文中,我们将深入研究DDPM的复杂性,涵盖其训练过程,包括正向和逆向过程,并探索如何执行采样。在整个探索过程...
它并不像以往那样走 tricks 路径 —— 通过一场「现代化」改造,GAN 现在可以进行更长时间的训练(与扩散模型的训练步骤数相当),一旦 GAN 训练时间足够长,并且架构足够强大,它们就可以胜过扩散模型,并成为更好、更快、更小的模型。 来自布朗大学、康奈尔大学的研究者们表示,通过引入一个新的损失函数,我们就可以解决...