所以简单说diffusion模型，就是受到统计热力学的启发，研究人员提出了一种全新的生成模型。其基本思想很简单：首先，在训练数据集中的图像中逐渐引入噪声，使图像变得模糊不清，这个过程就好比在水中滴入一滴墨水，墨水扩散使水变得淡蓝色。然后，通过训练模型学习如何逆转这个过程，将噪声转化为清晰的图像。而文字为什么...
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...
模拟和预测:在科学研究和工程领域,生成模型可以模拟复杂系统的行为,用于预测和决策支持。 常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据...
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...
diffusion ..所谓扩散算法diffusion是指先将一幅画面逐步加入噪点,一直到整个画面都变成白噪声。记录这个过程,然后逆转过来给AI学习。AI看到的是什么?一个全是噪点的画面如何一点点变清晰直到变成一幅画,AI通
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性。Stable Diffusion使用扩散过程生成图像,训练过程稳定;而GAN使用对抗训练生成图像,训练过程不太稳定。 0 赞 0 踩...
在Stable Diffusion 之前,生成对抗网络(GAN)是图像生成模型中常用的基础架构。相比于扩散模型,GAN 通过单个前向传递生成图像,因此本质上是更高效的。但由于训练过程的不稳定性,扩展 GAN 需要仔细调整网络架构和训练因素。因此,GAN 方法很难扩展到非常复杂的数据集上,在实际应用方面,扩散模型比 GAN 方法更易于控制,这...
对抗生成网络GAN(Generative Adversarial Networks)是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow在2014年提出的机器学习架构,与之前介绍的神经网络不同,GAN最初是作为一种无监督的机器学习模型,对抗生成网络的变体也有很多,如GAN、DCGAN、CGAN、ACGAN等,无论对抗生成网络形式为何种,对抗生成网络都由两部分组成:判别器(Discriminator)常用...
第二个 regularizer 是在此基础上,我们提出了一种 manifold-diffusion GAN(MDGAN),它将 reconstruction loss 提取成单独的一步去训练——第一步 manifold step 就是去做 G(Enc(X)) 和 X 的训练,减少这两者之间的差别;第二步 diffusion 就是让 G(Enc(X)) 再和 G(z) 做拉近。这样从模型训练的过程,形象...