图像生成模型【自编码器、RNN、VAE、GAN、Diffusion、AIGC等】

目录

[监督学习 与 无监督学习](#监督学习 与 无监督学习)

生成模型

自编码器

[从线性维度压缩角度: 2D->1D](#从线性维度压缩角度: 2D->1D)

[线性维度压缩: 3D->2D](#线性维度压缩: 3D->2D)

推广线性维度压缩

流形

自编码器:流形数据的维度压缩

全图像空间

自然图像流形

自编码器的去噪效果

自编码器的问题

图像预测 ("结构化预测")

显式密度模型

RNN

[PixelRNN [van der Oord et al. 2016]](#PixelRNN [van der Oord et al. 2016])

[PixelCNN [van der Oord et al. 2016]](#PixelCNN [van der Oord et al. 2016])

[Variational Auto-Encoder (变分自编码器 VAE)](#Variational Auto-Encoder (变分自编码器 VAE))

[变分自编码器 VAE](#变分自编码器 VAE)

[VAE vs PixelRNN](#VAE vs PixelRNN)

​编辑

隐变量模型

VAE的"不温顺":Intractability

[Generative Adversarial Network (对抗生成网络 GAN)](#Generative Adversarial Network (对抗生成网络 GAN))

训练判别器网络预测图像是否真实

GAN模型

[模式崩溃(Mode Collapse)](#模式崩溃(Mode Collapse))

Diffusion扩散模型

AIGC


监督学习 与 无监督学习

监督学习

数据:(x, y) X是数据,Y是标签

目标:学习一个从x到y的函数映射

样例:分类、回归、物体检测、语义分割、描述

无监督学习

数据:(x) 只有数据,没有标签!

目标:从数据x中学习其固有的结构信息

样例:聚类、维度压缩、表征学习、密度估计

生成模型

定义:给定训练数据,生成与训练数据服从相同分布的新样本

PixelRNN/CNN较为常用

为什么需要生成模型?

实际应用(图像修复,艺术生成等)

为下游任务(如分类)创造样本做表征学习

生成样本量极少的高维数据(物理、医疗图像等)

模拟环境用于决策判断(机器人、强化学习等)

自编码器

自编码器(Auto-Encoders) :通过对编码层限制维度 (Dimensionallity)、强制稀疏 (Sparsity)、加入噪声 (Denoising)等方法,来迫使模型学习数据的结构化表征

!!缺乏采样生成手段

简单来说就是:用无监督方法来获取无标签训练数据的低维表征

z一般比x的维度小 为什么维度小?

数据压缩可以获得"有意义的信息"

怎么做到?

训练完去掉解码器

在有标注的数据集上微调编码器

有监督的数据可以让编码器获得"有意义的信息"

但这样无法采样z,因为不知道它的分布

从线性维度压缩角度: 2D->1D

考虑在二维平面上的点 这些点都在一条直线上

我们可以通过投影的方式把它们压缩到一维且保留相互之间的关系

线性维度压缩: 3D->2D

与一维类似,我们可以把点投影到平面上 进行 "平面拟合"

我们需要记录的数据从三维变成了二维+平面的参数

可以想象成把空间的点投影到一张纸

推广线性维度压缩

主成分分析 Principal Components Analysis (PCA):

  • 根据数据的分布找到数据的主成分

  • 每个正交的方向为一个主成分

  • 可以保留前k个主成分来做维度压缩

  • PCA与数据的特征空间高度相关

流形

一张纸上的点可以用二维空间表示

如果进行折叠,那么它仍然可以用二维表示,但是这张纸却变成了三维物体...

流形(manifold)可以看作这种形式的扩展...

自编码器:流形数据的维度压缩

大多数维度压缩的变换是不可逆的

自编码器所学的是一个从流形数据到低维特征的可逆变换

全图像空间

考虑所有分辨率为 100x100 图像 我们来随机采样...

提问: 完全随机采样的图像长什么样?

pixels = np.random.rand(100,100,3)

结论:大多数图像都是噪声

自然图像流形

大多数图像是噪声

有"意义"的图像一般分布在一个具体的流形上

该流形会包含所有拥有相同"意义"的图像

自编码器的去噪效果

自编码器会学习某个在流形上的可逆变换

由于没有"意义",绝大多数噪声不在流形上

如果我们在输入端就加入噪声,我们就可以得到去噪后的数据

自编码器的问题

自编码器可以还原在流形上的数据点

但是并不能还原该流形上的所有数据点...

无法实现采样确保生成有效的新数据...

图像预测 ("结构化预测")

我们通常会用类似自编码器的结构来进行 图像到图像之间的迁移

更好的损失函数:更好的生成效果

我们如何设计损失函数,使得不在流形上的数据得到应有的"惩罚"?

设计可学习的损失函数

显式密度模型

RNN

PixelRNN [van der Oord et al. 2016]

从左上角开始生成每个像素

使用RNN和所有已经生成好的像素点生成新的像素点

缺点:顺序生成过程过于缓慢

PixelCNN [van der Oord et al. 2016]

同样从左上角开始生成每个像素

仅使用当前像素点周围一个窗口的区域生成当前像素点

比PixelRNN快很多 但仍然很慢

Variational Auto-Encoder (变分自编码器 VAE)

变分自编码器 VAE

变分自编码器(Variational Autoencoders,VAE):通过对中间表征概率建模(Probabilistic Modeling)使隐变量服从先验分布

VAE vs PixelRNN

优点:快,直接可以生成所有的像素点

缺点:"不温顺",无法直接优化z,只能推出似然估计的下界

这样学习的问题是什么?

"不温顺"(难以处理的)

隐变量模型

隐变量模型(Latent Variable Models):学习一个潜在的隐变量空间来解释观测数据的生成过程,可以生成新的样本

VAE的"不温顺":Intractability

由于z维度较大,较难有效采样 无法通过蒙特卡洛估计 z 来优化p(x│z)

优点: 可以通过微调编码器学习有效编码 理论性更强

缺点: 生成效果一般

研究领域: 解耦表征

Generative Adversarial Network (对抗生成网络 GAN)

训练判别器网络预测图像是否真实

GAN模型

模式崩溃(Mode Collapse)

GAN总结

优点: 效果好!

缺点: 难以训练

改进方式: Wasserstein GAN (WGAN)、梯度惩罚 (Gradient Penalty)、谱标准化 (Spectral Normalization)

Diffusion扩散模型

如何避免对每一个概念训练一个扩散网络?

方法1:加一个标签给扩散网络

方法2:使用语言模型

与GAN的对比

优点: 扩散模型更好训练

缺点: 速度较慢(需要多步迭代)

AIGC

剩下的应用就不记笔记了~有认真看~

完结撒花!!

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