有很多文章已经详细介绍了各类生成模型,比如自回归模型Autoregressive Model (AR),生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN),标准化流模型Normalizing Flow (Flow),变分自编码器Variational Auto-Encoder (VAE),去噪扩散模型Denoising Diffusion Probablistic Model (Diffusion)等等。这篇文章不对各个模型做详细介绍,...
AR模型河左岸码头的位置是确定的,就是START token对应的embedding。 3)在训练过程中,自回归模型也一个个对齐了浮标,所以在生成的时候也能一步步打卡浮标去到河右岸。 4)和Diffusion不同的是,自回归模型要想加速,跳过某些浮标,就没有那么容易了,除非重新训练一个semi-autoregressive的模型,一次生成多个token跨过多个浮...
3、GAN,Generative Adversarial Net生成对抗网络 扩散模型之前最火热的生成模型,利用的是生成器和判别器博弈的思想。 GAN 训练过程 (1):固定判别器,用x’与真标签做交叉熵损失来训练生成器。 (2):固定生成器,用x’与假标签、x与真标签做交叉熵损失来训练判别器。 4、PixelCNN,一种自回归模型 这种模型将像素点...
生成模型(Generatitve Models)在传统机器学习中具有悠久的历史。 主要有如下几种生成模型:autoregressive models 、VAE、GAN、flow、DDPM。 上图摘自:https://m.thepaper.cn/baijiahao_19541556 2 Autoregressive model 自回归模型(英语:Autoregressive model,简称AR模型),是统计上一种处理时间序列的方法,用同一变数例...
近年来,随着生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、扩散模型(Diffusion models)的出现,深度学习已向世人展现其强大的图像生成能力;加上GPT-3、BERT等NLP模型的成功,人类正逐步打破文本和图像的信息界限。 在DALL·E 2中,只需输入简单的文本(prompt),它就可以生成多张1024*1024的高清图像。这些图像甚至可以将不...
在文章《生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼》中,我们为生成扩散模型DDPM构建了“拆楼-建楼”的通俗类比,并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型DDPM的理论形式。在该文章中,我们还指出DDPM本质上已经不是传统的扩散模型了,它更多的是一个变分自编码器VAE,实
本文将重点介绍几种常见的生成模型:变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、流模型(flow)、深度确定性蒙特卡洛(DDPM)和自回归模型(autoregressive models)。 一、变分自编码器(VAE) 变分自编码器是一种生成模型,它通过学习数据分布的特征,能够从已有的数据生成相似的数据。VAE使用了一种称为变分推断的方法,通过最...
基于这一假设,近年来许多成功的方法基于生成模型,这些模型能够通过生成器来表示高维数据,其中。这些方法包括生成对抗网络(GANs)[40],变分自编码器(VAEs)[58],注入流[63],以及基于得分的扩散模型[85, 50]。关于早期流形学习方法的综述,读者可以参考[68, 55]及其中的参考文献。
在文章 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 拆楼 + 建楼》 中,我们为生成扩散模型 DDPM 构建了“拆楼-建楼”的通俗类比,并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型 DDPM 的理论形式。在该文章中,我们还指出 DDPM 本质上已经不是传统的扩散模型了,它更多的是一个变分自编码器 VAE,实际上 DDPM 的原论文中也是将它按照 ...
DDPM是一种基于扩散过程的生成模型,它通过向数据中逐渐添加噪声,然后学习一个逆向扩散过程来恢复原始数据。DDPM的训练目标是最大化模型预测分布的对数似然,这使得它能够生成与真实数据分布相近的数据样本。在图像生成任务中,DDPM已经取得了显著的效果,能够生成高质量的图像。 Autoregressive models:自回归模型的序列预测 Au...