likelihood-based模型容易训练,多样性好,但是生成图片效果比GAN差。扩散模型在简单场景下和GAN差不多,但是复杂场景还是比不上GAN。 GAN的模型框架已经很完善,扩散模型的框架缺乏完善。 GAN可以用牺牲多样性来换取质量更好的图片,但是扩散模型并没有这样的操作。 贡献 改进模型的架构。 设计了一种用类的梯度做引导的...
发现在好几个数据集上超过了GAN。 结构改进 改进结构,就是改进Unet。做了以下改进: 1) 在模型大小基本不变的情况下,增加深度。 深度就是残差的次数(如果有注意力,注意力也同理) def classifier_defaults(): """ Defaults for classifier models. """ return dict( image_size=64, classifier_use_fp16=...
针对这些问题，OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月，这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文，证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt 半年多的时...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt 半年多的时间...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。
《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》阅读笔记 1 Motivation (1)GAN模型可以获得很高的生成质量,但是高质量是通过牺牲多样性实现的,并且GAN模型的设计需要精密的参数选择,否则很容易崩溃,这些缺点限制了GAN模型在下游任务的应用。 (2)目前对GAN模型架构上的研究非常丰富,有比较完善的实验探究结果。 (3)...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
关键词:image synthesis, diffusion models, classifier guidance 阅读理由:看看GAN跟扩散模型的差距,试图找一些图像合成上的idea Target 目前GANs 在大部分的图像生成任务上取得 SOTA,衡量指标通常为 FID,Inception Score 和 Precision,然而其中部分指标无法很好地体现多样性,GAN的生成多样性不如likelihood-based 模型,同时...