用OpenAI的一篇论文内容来讲,用diffusion生成的图像质量明显优于GAN模型;而且与GAN不同,diffusion不用在鞍点问题上纠结——涉及稳定性问题,只需要去最小化一个标准的凸交叉熵损失即可,这样就大大简化了模型训练过程中,数据处理的难度。总结来说,目前的训练技术让diffusion直接跨越了GAN领域调模型的阶段,而是直接可以...
利用生成网络和判别网络之间的相互对抗，GAN可自发学习输入数据的规律，确保生成结果接近训练集中的真实样本，从而实现无标注数据的学习。通过GAN模型，我们不仅可以通过文字生成图像，也尤其擅长风格迁移，比如学习画家的风格特征，如梵高、宫崎骏，然后将输入的图像转换成对应画家的风格。聊完了GAN，我们再来了解支撑现在主...
“ 生成式模型的表象就是从训练数据的数学分布中学习规律,然后生成新的相似的数据样本。” 在之前的文章中虽然也介绍过生成式模型,但更多的是从非技术的角度理解什么是生成式模型;而今天我们来学习一下,生成式模型的实现。 生成式模型 什么是生成式模型? 从专业的角度来说,生成模型是一类能学习数据分布并生成...
Diffusion Model(扩散模型)是另一类生成模型,和GAN生成网络不同的是,扩散模型分成两个阶段,首先是 “前向阶段”,然后是“逆向阶段”。 我们还是以上面的故事举例,孩子在妈妈的监督下学画画,但是这回方法变了,在这个新的方式就是,先把原来的图像逐步用笔乱画(即添加噪声),直至图像被破坏变成完全无法识别的状态(高斯...
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很难在多种不同类别的图像组成的数据集上学到这样复杂的分布。但是Diffusion就可以...
GAN是一种通过两个神经网络之间的对抗训练来生成图像的方法。其中一个网络(生成器)用于生成图像,另一个网络(判别器)用于评估生成的图像的真实度。GAN方法的优点是可以生成逼真的图像,但训练过程通常不够稳定,容易出现模式崩溃或者训练不收敛的问题。 因此,Stable Diffusion和GAN的区别主要在于生成图像的方法和训练的稳定...
GAN的全称是Generative adversarial network,中文翻译过来就是生成对抗网络。生成对抗网络其实是两个网络的组合: 生成网络(Generator)负责生成模拟数据。生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来。 判别网络(Discriminator)负责判断输入的数据是真实的还是生成的。判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。
潜在扩散模型 | AIGC| Diffusion Model 图片感知压缩 | GAN | Stable Diffusion 随着生成型AI技术的能力提升，越来越多的注意力放在了通过AI模型提升研发效率上。业内比较火的AI模型有很多，比如画图神器Midjourney、用途多样的Stable Diffusion，以及OpenAI此前刚刚迭代的DALL-E 2。对于研发团队而言，尽管Midjourney...
但是说实话,如果你不知道什么是Attention机制、什么是U-net,什么是CFG,甚至连Diffusion和GAN的区别都不知道的话,这些图表看了也是不会理解的。有很多内容他都没有解释。 https://huggingface.co/blog/annotated-diffusion按DDPM论文代码复现的方式讲解的DIffusion原理。很长,很多代码,但是里面有U-net的示意图。