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
扩散模型 (U-Net) 的结构考量
这部分内容有帮助吗？
- U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, 2015 Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015, Vol. 9351 DOI: 10.48550/arXiv.1505.04597 - 介绍了带有编码器-解码器结构和跳跃连接的U-Net架构，该架构成为图像到图像任务（包括扩散模型中的噪声预测）的基础。
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 33 DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 提出了开创性的去噪扩散概率模型（DDPM）框架，确立了在逆向扩散过程中使用U-Net进行噪声预测，并采用简化的损失函数。
- Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, 2021 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 34 DOI: 10.48550/arXiv.2105.05233 - 详细介绍了扩散模型中U-Net的架构选择，包括自注意力层、组归一化和有效的时间步条件作用，从而显著提高了图像合成质量。
- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models, Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer, 2022 CVPR 2022 DOI: 10.48550/arXiv.2112.10752 - 介绍了潜在扩散模型，该模型将U-Net架构应用于潜在空间，并结合自注意力与交叉注意力机制实现高分辨率、条件式图像生成。
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