30、生成模型：GAN、Flow与Diffusion的深度探索

最新推荐文章于 2025-10-15 16:56:06 发布

root9

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分类专栏：深度学习实战指南文章标签：生成模型 GAN Flow-based模型

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生成模型：GAN、Flow与Diffusion的深度探索

1. StyleGAN：生成逼真人脸

StyleGAN是NVIDIA在2018年推出的模型，2020年2月发布了第二代StyleGAN2，2021年发布了第三代。它能够生成逼真的人物图像，经过1000个训练周期就可以得到较为逼真的假人脸，若想获得更好的效果，需要进行更多的训练。

StyleGAN不仅能生成假图像，还能像InfoGAN一样，从粗略到精细地控制特征。NVIDIA发布的官方视频展示了特征如何影响生成结果：https://www.youtube.com/watch?v=kSLJriaOumA 。其实现方式是在潜在变量Z之后添加一个非线性映射网络，该网络将潜在变量转换为相同大小的映射，映射向量的输出被输入到生成器网络的不同层，从而使StyleGAN能够控制不同的视觉特征。

2. TensorFlow实现CycleGAN

CycleGAN需要特殊的配对数据集，用于将图像从一个领域转换到另一个领域。以下是在TensorFlow中实现CycleGAN的详细步骤：
1. 导入必要的库 ：

import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow_examples.models.pix2pix import pix2pix
import os
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
import tens