GAN生成对抗网络
-
[Stable Diffusion](#Stable Diffusion)
-
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
- Stable Diffusion 可以看做是 GAN 网络的升级版,它是一种扩散模型。
- https://stability.ai/news/stable-diffusion-3
- 开源项目------comfyUI: https://www.modelscope.cn/search?search=comfyUI