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
定性评估方法
这部分内容有帮助吗？
- GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium, Martin Heusel, Hubert Ramsauer, Thomas Unterthiner, Bernhard Nessler, Sepp Hochreiter, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017), Vol. 30 DOI: 10.48550/arXiv.1706.08500 - 介绍了Fréchet Inception Distance（FID）这一广泛使用的定量指标，提供了其优点和局限性背景，从而强调了互补定性评估的必要性。
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020) DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 这篇关于现代扩散模型的奠基性论文展示了生成图像并讨论了其视觉特征，这对于扩散模型输出及其常见缺陷的定性评估至关重要。
- Evaluating Generative Models via the Perceptual Realism of Their Samples, Alireza Poursaeed, Phillip Isola, Bryan Catanzaro, Edward H. Adelson, 2018 Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS 2018) (NeurIPS Foundation) DOI: 10.55917/tgd3.31 - 一篇专注于系统性人工评估方法的研究，包括“真假”判别任务和偏好判断，直接探讨了合成数据的感知真实性。