May, 2017

松弛瓦石均衡及其在 GAN 中的应用

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TL;DR本文提出了一种新的 Relaxed Wasserstein（RW）距离，通过广义化 Wasserstein-1 距离与 BregmanCost 函数，其所得到的 RW 距离具有良好的统计性能，同时不牺牲计算可行性，与 GANs 框架结合，我们开发了 Relaxed WGANs（RWGANs），在使用启发式方法进行近似的同时不仅在统计上具有灵活性，而且在现实图像上的实验表明，在使用 KL 代价函数下，RWGAN 优于其他竞争方法，例如 WGAN，即使使用梯度惩罚。
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发现论文，激发创造
  • GAN 中 Wasserstein 距离的广义实现

    本文针对 Wasserstein GAN 在现实中实现的不足，提出了一种更加松弛的 Sobolev 对偶方法，使得优化中的 Lipschitz 约束不再强制，该方法被命名为 Sobolev Wasserstein GAN（SWGAN），实验表明其优于传统方法。

    Dec, 2020

  • 基于 Wasserstein GAN 的人脸超分辨率

    本文比较了在单幅图像超分辨率上使用 Wasserstein 距离和其他训练目标时，各种 GAN 架构的表现，结果表明，带梯度惩罚的 Wasserstein GAN（WGAN-GP）提供了稳定且收敛的 GAN 训练，Wasserstein 距离是衡量训练进展的有效指标。

    May, 2017

  • Banach Wasserstein GAN

    本研究探索了 Wasserstein 生成对抗网络在巴拿赫空间中引入梯度惩罚后的理论扩展和一些具体选择的基础点，重点关注 Sobolev 范数，并在 CIFAR-10 和 CelebA 中展示了性能提升。

    Jun, 2018

  • 基于 Wasserstein 的普通生成对抗网络

    生成对抗网络（GANs）和 Wasserstein GANs 之间的关系及其在概率分布估计中的应用进行研究，其中重点研究了维数降低特性、Oracle 不等式和 Lipschitz 函数的近似收敛性。

    Mar, 2024

  • 使用切片瓦瑟斯坦距离进行生成建模

    本篇论文提出了一种基于随机投影的生成模型，该模型较传统的 GAN 模型更加稳定和精确，采用的 Wasserstein 距离作为度量计算生成样本的真实性，可以得到更准确的生成结果。

    Mar, 2018

  • 切片瓦瑟斯坦生成模型

    该论文介绍了一种新的方法，使用少量参数化正交投影来近似分解高维分布的一维边际分布，以便于在生成式框架中实现深度学习。研究表明，该方法在标准图像综合基准和高分辨率图像和视频生成方面表现出优越性和最先进性。

    Apr, 2019

  • 切片瓦瑟斯坦生成模型

    本研究介绍了基于深度学习的一种小批量近似方法，用于在自动编码器和生成式对抗网络等现代生成模型中实现切片 Wasserstein 距离，以便在无监督情况下实现高分辨率图像和视频的生成，表现为当代最佳水平。

    Jun, 2017

  • Wasserstein GANs 的工作原因在于它们未能逼近 Wasserstein 距离

    我们对 Wasserstein GANs 进行了深入的数学分析，发现 WGAN 损失并不是 Wasserstein 距离的一个有意义的近似，而且 Wasserstein 距离对深度生成模型而言不是一个理想的损失函数，Wasserstein GANs 之所以成功，实际上是由于对 Wasserstein 距离的近似失败所致。

    Mar, 2021

  • 在 $f$-GANs 和 Wasserstein GANs 之间架起桥梁

    本文提出了一种称为 KL-Wasserstein GAN 的新的生成对抗网络目标函数，这种方法基于 $f$-GANs 和 Wasserstein GANs 的批评家目标的推广，取得了在 CIFAR10 图像生成方面的新的最优成果。

    Oct, 2019

  • GAN 的 Wasserstein 散度

    本文介绍一种新的 Wasserstein 距离 (W-div)，并提出了基于此距离的生成对抗网络目标函数 (WGAN-div)，该函数可以通过优化准确地近似 W-div。实验结果表明，在标准图像合成基准测试中，WGAN-div 具有比现有方法更优的性能和稳定性。

    Dec, 2017