ChatGPT、Midjourney的火爆，让其背后技术扩散模型成为「生成式AI」革命的基础。甚至，还受到业内研究者极力追捧，其风头远远盖过曾经逆袭天下的GAN。就在扩散模型最能打的时候，竟有网友突然高调宣布：Diffusionmodels时代终结！Consistencymodels加冕为王！这究竟是怎么回事？？？原来，OpenAI曾在3月发布了一篇重磅、且含金量十足的论文「ConsistencyModels」，并在今天在GitHub上公开了模型权重。论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.01469项目地址：https://github.com/openai/cons
灵感：最近也是在看关于GAN方面的代码，也是看到了很多篇博客，都写的挺好的，让我醍醐灌顶，理解了GAN的原理以及代码实现。所以写一下来记载一下，最后有其他好文章的链接。灵感来源：pix2pixGAN理论以及代码实现目录1.什么是pix2pixGAN2.pix2pixGAN生成器的设计 3.pix2pixGAN判别器的设计4.损失函数5.代码实现 6.参考文献1.什么是pix2pixGAN它实际上就是一个CGAN，条件GAN，不过是改变了一般GAN的辨别器的输出。其他的都是输出一个概率，而pix2pixGAN或者也可以是patchgan，它的最终输出是一个矩阵，每一个块代表一个patch的概率而
灵感：最近也是在看关于GAN方面的代码，也是看到了很多篇博客，都写的挺好的，让我醍醐灌顶，理解了GAN的原理以及代码实现。所以写一下来记载一下，最后有其他好文章的链接。灵感来源：pix2pixGAN理论以及代码实现目录1.什么是pix2pixGAN2.pix2pixGAN生成器的设计 3.pix2pixGAN判别器的设计4.损失函数5.代码实现 6.参考文献1.什么是pix2pixGAN它实际上就是一个CGAN，条件GAN，不过是改变了一般GAN的辨别器的输出。其他的都是输出一个概率，而pix2pixGAN或者也可以是patchgan，它的最终输出是一个矩阵，每一个块代表一个patch的概率而
我从一些消息来源听到，生成的对抗网络是无监督的ML，但我不明白。生成的对抗网络实际上没有受到监督吗？1）2级案例实现确实，必须向歧视者提供培训数据，这必须是“真实”数据，这意味着我将标记为F.E.的数据。1.即使没有明确标记数据，也通过在训练数据的第一步中呈现歧视器来隐式地做到这一点，您告诉歧视者是真实的。这样，您以某种方式告诉歧视者培训数据的标签。相反，在发电机的第一步中生成的噪声数据的标记，生成器知道这是不真实的。2）多级案例但是在多阶段案例中，这真的很奇怪。必须在培训数据中提供描述。明显的矛盾是，人们对无监督的ML算法提供了回应。看答案GAN是无监督的学习算法，使用监督损失作为培训的一部
目录DCGAN理论讲解DCGAN的改进： DCGAN的设计技巧DCGAN纯代码实现 导入库导入数据和归一化 定义生成器定义鉴别器 初始化和模型训练 运行结果DCGAN理论讲解DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量DCGAN主要是在网络架构上改进了原始的GAN，DCGAN的生成器与判别器都利用CNN架构替换了原始GAN的全连接网络，主要改进之处有如下几个方面，D
目录DCGAN理论讲解DCGAN的改进： DCGAN的设计技巧DCGAN纯代码实现 导入库导入数据和归一化 定义生成器定义鉴别器 初始化和模型训练 运行结果DCGAN理论讲解DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量DCGAN主要是在网络架构上改进了原始的GAN，DCGAN的生成器与判别器都利用CNN架构替换了原始GAN的全连接网络，主要改进之处有如下几个方面，D
GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在博弈中引入另一个参与者，即判别器。判别器仅负责通知生成器其生成的输出看起来不像真实图像，以便生成器更改其生成图像的方式以使判别器确信它是真实图像。但是判别器总是可以告诉生成器其生成的图像不是真实的，因为
GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在博弈中引入另一个参与者，即判别器。判别器仅负责通知生成器其生成的输出看起来不像真实图像，以便生成器更改其生成图像的方式以使判别器确信它是真实图像。但是判别器总是可以告诉生成器其生成的图像不是真实的，因为
WGAN论文地址：[1701.07875]WassersteinGAN(arxiv.org)WGAN解决的问题原始GAN训练过程中经常遇到的问题：模式崩溃，生成器生成非常窄的分布，仅覆盖数据分布中的单一模式。模式崩溃的含义是生成器只能生成非常相似的样本（例如，MNIST中的单个数字），即生成的样本不是多样的。没有指标可以告诉我们收敛情况。生成器和判别器的loss并没有告诉我们任何收敛相关信息。当然，我们可以通过不时地查看生成器生成的数据来监控训练进度。但是，这是一个手动过程。因此，我们需要有一个可解释的指标可以告诉我们有关训练的进度。一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。 GAN网
WGAN论文地址：[1701.07875]WassersteinGAN(arxiv.org)WGAN解决的问题原始GAN训练过程中经常遇到的问题：模式崩溃，生成器生成非常窄的分布，仅覆盖数据分布中的单一模式。模式崩溃的含义是生成器只能生成非常相似的样本（例如，MNIST中的单个数字），即生成的样本不是多样的。没有指标可以告诉我们收敛情况。生成器和判别器的loss并没有告诉我们任何收敛相关信息。当然，我们可以通过不时地查看生成器生成的数据来监控训练进度。但是，这是一个手动过程。因此，我们需要有一个可解释的指标可以告诉我们有关训练的进度。一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。 GAN网
