不过，GAN 仍然有其独特的优势和应用场景，比如在图像编辑、风格迁移等方面具有较好的表现，并且经过多年的发展和改进，GAN 的技术也相对成熟。因此，虽然 Diffusion model 在图像生成领域的风头逐渐超过 GAN，但 GAN 仍然是一种重要的图像生成技术，两者在不同的应用场景下都有各自的价值。
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 从理论角度来看，Diffusion Model的成功在于训练的模型只需要...
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 从理论角度来看,Diffusion Model的成功在于训练的模型只需要“...
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 从理论角度来看,Diffusion Model的成功在于训练的模型只需要“...
图像生成,是多模态的一个重要分支,事实上在LLM出现以前,图像生成的技术栈就已经发展了很久,如原始的Auto Encoder,以及躁动一时的GAN,还有大名鼎鼎的Difussion Model,这篇文章会大致介绍一下图像生成的原理,然后逐次介绍VAE、GAN和Diffusion Model的核心知识点发布...
若是简单来概括Diffusion Model,就是存在一系列高斯噪声(T轮),将输入图片x0变为纯高斯噪声xT。 再细分来看,Diffusion Model首先包含一个前向过程(Forward diffusion process)。 这个过程的目的,就是往图片上添加噪声;但在这一步中还无法实现图片生成。
若是简单来概括Diffusion Model,就是存在一系列高斯噪声(T轮),将输入图片x 0 变为纯高斯噪声x T 。 再细分来看,Diffusion Model首先包含一个前向过程(Forward diffusion process)。 这个过程的目的,就是往图片上添加噪声;但在这一步中还无法实现图片生成。
它借助图像分割领域的UNet,训练loss稳定,模型效果非常好。相比于GAN需要和判别器对抗训练或者VAE需要变分后验,diffusion model的loss真的是太简单了。diffusion model只需要“模仿”一个非常简单的前向过程对应的逆过程即可。这样简单高效的训练也使得diffusion model在许...
大红大紫的Diffusion,真的比GAN强吗? AI绘画属于AIGC分支之一,在热潮与争议之中,2022年甚至被冠以“AIGC元年”。而随着AI 绘画的火爆,其背后用到的核心技术之一Diffusion Model(扩散模型)也在图像生成领域大红大紫,甚至风头已经隐隐有开始超过 GAN的趋势了 。
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