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GAN生成对抗网络

GAN生成对抗网络

GAN生成对抗网络

  • GAN生成对抗网络子啊2015年横空出世,在当时掀起了巨大轰动,很多人预研它将开创一个全新的学习范式,当时有一个很流行的说法:样本不够,GAN来凑。现如今,大模型当道,GAN的已逐步退出了历史舞台,但它的思想却被继承了下来,得以永存。

GAN

  • G:生成器(造假)
  • D:鉴别器(打假)
  • 两个网络刚开始都没有任何的能力,它们在竞争中共同发展
  • 最后把生成器拿出来,生成假样本
  • 例子:
    • 警察 VS 小偷
    • 古董造假 VS 鉴宝师
  • 生成器会模仿样本生成一个新的,它不是样本中的任何一个,却神似样本中的任何一个。
  • 生成器的缺点:
    • 开盲盒
    • 无法精细化控制

Stable Diffusion

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