「3D GAN的域适应」3D生成模型的进展使几何感知和姿态控制的图像生成成为可能。特别是,EG3D利用三平面作为3D表示,将StyleGAN2生成器与神经渲染整合,实现了高质量的3D形状和视角一致性图像合成,为下游应用提供了便利,如3D风格化和GAN反演。一些工作通过利用风格化的2D生成器合成训练图像或从中蒸馏知识,实现了3D域适应。
本文借鉴潘新钢,王腾飞等大牛的观点,整理Diffusion和GAN之间的联系。 最直观的sample速度上,GAN更快,Diffusion需要迭代更多次。但是Diffusion没有GAN的模式崩塌的问题。 模拟分布连续性的问题:Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂,更加非线性的分布。GAN可以在某种单个类别的生成上做到很好的效果,比如人脸。GAN很难在多种...
此外，GAN模型在训练过程中，除了需要“生成器”，将采样的高斯噪声映射到数据分布；还需要额外训练判别器，这就导致训练变得很麻烦了。和GAN相比，Diffusion Model只需要训练“生成器”，训练目标函数简单，而且不需要训练别的网络（判别器、后验分布等），瞬间简化了一堆东西。目前的训练技术让Diffusion Model直接跨越...
此外,GAN模型在训练过程中,除了需要“生成器”,将采样的高斯噪声映射到数据分布;还需要额外训练判别器,这就导致训练变得很麻烦了。 和GAN相比,Diffusion Model只需要训练“生成器”,训练目标函数简单,而且不需要训练别的网络(判别器、后验分布等),瞬间简化了一堆东西。 目前的训练技术让Diffusion Model直接跨越了GAN...
因此它们也成为了这届网友们把玩的“新宠”(当年GAN出道的时候也是被玩坏了)。 而如此能力背后的关键,便是Diffusion Model。 它的研究最早可以追溯到2015年,当时,斯坦福和伯克利的研究人员发布了一篇名为Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics...
和GAN相比,Diffusion Model只需要训练“生成器”,训练目标函数简单,而且不需要训练别的网络(判别器、后验分布等),瞬间简化了一堆东西。 目前的训练技术让Diffusion Model直接跨越了GAN领域调模型的阶段,而是直接可以用来做下游任务。 △Diffusion Model直观图 ...
DragGAN如今GitHub Star量已经超过3w,它的底层模型基于GAN(生成对抗网络)。 一直以来,GAN在泛化能力和生成图像质量上都有短板。 而这刚好是扩散模型(Diffusion Model)的长处。 所以张健老师团队就将DragGAN范式推广到了Diffusion模型上。 该成...
1. GAN的过河方式 从先验分布随机采样一个Z,也就是在左岸随便找一个码头,直接通过对抗损失的方式强制引导船开到右岸,要求右岸下船的码头和真实数据点在分布层面上比较接近。 2. VAE的过河方式 1)VAE在过河的时候,不是强制把河左岸的一个随机点拉到河右岸,而是考虑右岸的数据到达河左岸会落在什么样的码头。如果...
曾经大红大紫的GAN已过时。 马里兰大学副教授Tom Goldstein最近发表的一个推文,可谓是一石激起千层浪。 就连科技圈的大佬们也纷纷前来关注: 话题里“剑指”的关键词则是Diffusion Model,用Tom的话来说就是: 在2021年,它甚至可以说是闻所未闻。 但其实这个算法并不陌生,因为它正是AI作画神器DALL·E的核心。
AIGC全称为AI-Generated Content,指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。 与之相类似的概念还包括Synthetic media,合成式媒体, 主要指基于AI生成的文字、图像、音频等。 Gartner也提出了相似概念Generative AI,也即生成式AI。生成式AI是指...