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深度 | 如此逼真的高清图像居然是端到端网络生成的?GANs 自叹不如 | ICCV 2017

AI 科技评论按:生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一,它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限,但仍然是目前最好的图像生成范式。 📷 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候,我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然,但是细节和物体的结构已经比较完善。然而定睛一看,这样的效果居然是一个单向的端到端网络完成的! 介绍这项成果的论

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深入浅出stable diffusion:AI作画技术背后的潜在扩散模型论文解读

本文略长,需一定耐心看完!不当处望指出。 前言 扩散模型(DMs)将生成过程顺序分解,基于去噪自动编码器实现,在图像数据和其它数据上实现了先进的生成结果。此外,它们可以添加引导机制来控制图像生成过程而无需再训练。 然而,由于这些模型直接在像素空间中操作,优化扩散模型DM消耗数百个GPU天,且由于一步一步顺序计算,推理非常昂贵。为在有限的计算资源上进行DM训练,同时保持其质量和灵活性,本文应用了预训练自动编码器的潜在空间。与之前的工作相比,在这种表示上训练扩散模型,可以在复杂性降低和细节保留之间达到一个接近最

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