高级合成数据生成：GAN和扩散模型

• 高级GAN架构

  实现和训练如StyleGAN、ProGAN和CycleGAN等复杂GAN模型，用于高分辨率图像合成和域适应。

• 扩散模型理论与实现

  理解去噪扩散概率模型（DDPM）和基于分数的模型的数学原理，并从零开始实现它们。

• 训练稳定性与优化

  应用高级技术以稳定GAN和扩散模型训练，诊断模式崩溃等问题，并优化性能。

• 条件生成技术

  开发能基于特定属性、标签或其他输入生成合成数据的模型。

• 合成数据评估

  运用高级量化和定性指标，严谨评估生成合成数据的保真度和多样性。

• 潜在空间操作

  分析并操作生成模型的潜在空间，以实现受控数据合成和特征编辑。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。