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...
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...
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新样本的机器学习模型;通过捕捉训练数据的数学关系,创建出与真实数据相似但从未出现过的新示例。
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...
GAN只需要一步就能生成结果,Diffusion模型则需要多步迭代,所以GAN生成结果的速度会更快。相应的Diffusion模型的表达能力更强。Diffusion也不会和GAN一样有mode collapse的问题,能够模拟更广的数据分布。这是两类生成模型最明显的区别。 GAN(默认指StyleGAN结构)在图像编辑任务中,可以利用模型的latent code空间,对图像的...
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。
相较于其他的图像生成模型(比如GAN、VAE和基于流的模型),在所需数据更少的背景下,Diffusion Model的图像生成效果有明显提升。 而在3D内容生成上,神经辐射场模型NeRF成为新一代模型。 NeRF通过将场景表示为隐式的神经辐射场,渲染时通过神经网络查询位置上的场景信息生成新视角图像。简单来说,NeRF利用深度学习完成了计...