趋近智
高级合成数据生成：GAN和扩散模型
章节 1: 生成模型基本原理回顾
用于生成的概率建模
生成模型分类
高维数据生成中的挑战
GAN 核心
扩散模型原理介绍
章节 2: 高级GAN架构与技术
渐进式生成对抗网络 (ProGAN)
基于风格的生成器（StyleGAN变体）
非配对图像到图像转换 (CycleGAN)
条件生成对抗网络：架构与控制
GAN中的注意力机制
分析与调整GAN潜在空间
动手实践：实现StyleGAN组件
章节 3: GAN训练稳定性与优化
诊断训练不稳定：振荡与发散
模式坍塌：原因与缓解策略
替代损失函数（WGAN, WGAN-GP, LSGAN）
GAN 的正则化方法
双时间尺度更新规则 (TTUR)
GAN的超参数调整策略
动手实践：WGAN-GP 的实现
章节 4: 扩散模型：理论与进阶实现
数学基本原理：随机微分方程
去噪扩散概率模型 (DDPM)
基于得分的生成模型
改进技术：DDIM和方差调度
分类器引导与无分类器引导
扩散模型 (U-Net) 的结构考量
动手实践：构建基础DDPM
章节 5: 合成数据质量评估
生成模型评估中的难题
定量指标：IS、FID、精确率、召回率
分布度量：核Inception距离 (KID)
生成对抗网络（GAN）的感知路径长度（PPL）
定性评估方法
评估条件生成模型
动手实践：计算FID分数
章节 6: 高级应用与整合
高分辨率生成策略
文本到图像生成架构
合成数据：扩充与隐私保护
使用生成模型进行视频生成
结合GAN与扩散模型
计算考量与扩展
实践操作：条件图像生成
渐进式生成对抗网络 (ProGAN)
这部分内容有帮助吗？
- Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation, Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, 2018 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1710.10196 - 介绍渐进式GAN架构的原始论文，详细阐述了逐步提高分辨率和稳定性技术。
- Generative Adversarial Networks, Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, 2014 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) DOI: 10.48550/arXiv.1406.2661 - 介绍生成对抗网络概念的奠基性论文，ProGAN在此基础上发展。
- A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks, Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila, 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) DOI: 10.48550/arXiv.1812.04948 - 一项后续工作，通过引入基于风格的生成器来扩展ProGAN的思想，特别是其渐进式训练，以提高控制能力和图像质量。
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