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
基于得分的生成模型
这部分内容有帮助吗？
- Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution, Yang Song, Stefano Ermon, 2019 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 32 (Curran Associates, Inc.) DOI: 10.5555/3454287.3455122 - 提出基于分数生成模型的框架，并提出退火朗之万动力学用于采样。
- Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations, Yang Song, Jascha Sohl-Dickstein, Diederik P. Kingma, Abhishek Kumar, Stefano Ermon, Ben Poole, 2020 International Conference on Learning Representations (ICLR) (International Conference on Learning Representations) DOI: 10.48550/arXiv.2011.13456 - 为扩散模型提供了一个统一的连续时间SDE框架，涵盖DDPMs和基于分数模型。
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Kumar, Stefano Ermon, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 普及DDPMs的原始论文，为理解其与基于分数模型的关联提供背景。
- Denoising Score Matching for Generative Modeling, Pascal Vincent, Hugo Larochelle, Yoshua Bengio, 2011 Journal of Machine Learning Research, Vol. 11 - 提出去噪分数匹配，一种训练基于分数模型的实用方法，与DDPM目标紧密相关。