十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理

最新推荐文章于 2025-05-01 16:25:14 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xinbolai1993/article/details/78694457
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AIGC实战——生成模型简介
盼小辉丶的博客
08-29 8万+
生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
人工智能任务12-AI大模型生成音乐的原理与实现方式的研究，对大模型生成流行音乐进行了深入思考
微学AI的博客
10-18 2799
随着人工智能技术的发展，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等多个领域的突破之后，深度学习技术也开始被广泛应用于音乐创作领域。这一变革不仅激发了人们对AI创造力的新一轮探索热情，同时也为传统音乐产业带来了前所未有的机遇与挑战。本章节将从总体上介绍当前基于大模型的音乐生成技术状态，包括其基本概念、主流应用案例以及对整个音乐界造成的影响等方面。大模型生成音乐是指利用深度神经网络等复杂算法架构来模仿人类作曲家的思维方式和创作风格，从而自动创作出具有较高艺术价值的新颖旋律或完整曲目。
生成模型
山歌嘎子
11-14 655
数理统计基本概念  先解释一些基本概念：举例说明，如果你在山洞，觉得山洞中有熊出现的事件为,然后听到山洞中传出来一阵熊吼的事件为。那么一开始你觉得山洞中有熊的事件的概率为,听到熊吼之后的认为山洞中有熊的概率为。很明显。这里就是所谓的先验概率；就是后验概率。 先验概率：为先验概率，是根据以往数据的分析或者经验的到的概率； 后验概率：为后验概率，是根据本次实验的信息从而重新修正的概率。 条件概...
【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法
hiliang521的博客
03-03 1611
【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法
【大模型理论篇】生成式模型算法原理深入浅出（涉及Stable Diffusion、生成对抗网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯等算法原理分析及生成式模型解释）
源泉的小广场
08-15 5442
生成式ai、生成式模型、混合高斯模型、gmm、隐马尔可夫模型、hmm、朴素贝叶斯、naive bayesian、stable diffusion、稳定扩散模型、lda、主题模型、生成对抗模型、gan
生成模型详解
weixin_43999137的博客
12-21 5382
AIGC 和 diffusion model进展
【生成模型】学习笔记
Peter1146717850的博客
09-30 1357
生成模型学习
python 无监督生成模型
m0_72958694的博客
06-30 1069
本文详细介绍了python 无监督生成模型，主要介绍了无监督生成模型是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的方法。
GANs模型调优：提升生成图像质量和多样性的专家建议
![生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）]...GANs的核心思想是通过两个网络的对抗学习来生成新的数据样本，这个过程类似于两个玩家的博弈，一个生成数据（Genera
AIGC交互式生成模型对比：Diffusion vs GAN vs Transformer
最新发布
AI天才研究院
05-01 563
随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，生成模型在图像、文本、音频等多模态内容创作中展现出强大能力。本文聚焦三大主流生成模型：Diffusion模型、GAN（生成对抗网络）和Transformer，从技术原理、实现细节、应用场景等维度进行系统性对比，帮助开发者理解不同模型的核心差异与适用场景，为实际项目中的模型选型提供理论支撑。本文遵循"原理解析→技术对比→实战应用→趋势展望"的逻辑结构，通过数学公式推导、代码实现和可视化工具，逐层剖析三大模型的技术特性。核心概念与架构对比算法原理与数学模型。
GANs加速技术：快速训练GANs模型的策略与最佳实践
[GANs加速技术：快速训练GANs模型的策略与最佳实践](https://img-blog.csdnimg.cn/20191230215623949.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1...
浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理
WitsMakeMen的专栏
06-09 4288
可能的原因是： - 训练数据的每张图片车牌内容不一样，模型比较难学 - 看到微调前生成图像车牌也是模糊的，所以才可能是隐私的缘故，预训练大模型的训练数据中的车牌可能就已经做了去隐私处理了。我们有了一种文本到图像的扩散模型，可以根据输入的文本生成相应的图像。DALL-E的生成模型有两种实现方式： - 第一种是利用Autoregressive模型（例如GPT），输入文本表征，生成图像表征向量降维（如PCA）后的表征 - 第二种是利用Diffusion，输入文本表征，生成大小一致的图像表征向量。
十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文
08-17 6720
生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。 GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大的成功，充分展示了“无监督学习”技术的潜力。 GANs是如何工作的？ △GAN结构示意图 一个GAN中包含两个相互竞争的神经
图像生成--对抗生成模型
qq_54809548的博客
06-15 1186
判别模型的典型代表即为图像分类任务，即给定一个数据，判定他是哪一类。而生成模型的区别在于，给定一个数据，将其生成为预期数据。在数学上，生成模型与判别模型的区别在于：给定观测值x：判别模型旨在判别得到y的概率生成模型旨在根据指定的y得到x的概率。
生成模型笔记（六）：生成模型
D_Trump的博客
07-14 4100
生成模型笔记（六）：生成模型
GAN︱生成模型学习笔记（运行机制、NLP结合难点、应用案例、相关Paper）
素质云笔记
01-08 2万+
我对GAN“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的看法： 前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的GAN分享。GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器，不过在NLP领域用的还不是那么广泛。 笔者看来，深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察，譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑，为啥这么长条
【生成模型】DDPM概率扩散模型（原理+代码)
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qq_45752541的博客
11-23 4万+
DDPM即 Denoising Diffusion Probabilistic Model概率扩散模型，原理 +代码解析
理解生成模型--自编码器（Autoencoder，AE）的原理
qq_45704645的博客
12-16 4040
生成模型–自编码器（Autoencoder，AE） 自编码器（Autoencoder，AE）   基本意思就是一个隐藏层的神经网络，输入输出都是x，并且输入维度一定要比输出维度大，属于无监督学习。一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出。   参考资料：   https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/49106869   https://blog.youkuaiyun.com/marsjhao/
GANs实战配套仓库：深入理解深度学习生成对抗网络
1. GANs的基本概念和原理：资源仓库会包含GANs的基础知识和构成原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的定义，以及它们如何通过不断的对抗来提高生成数据的质量。 2. GANs的多种模型和变体：资源...
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