CVPRApr, 2019

最大切片 Wasserstein 距离及其在 GAN 中的应用

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TL;DR本研究研究生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器在分布建模方面的应用，着重研究了可靠性和效率，提出了一种新的距离度量方法：最大切片 Wasserstein 距离，能够更有效地提高 GAN 的训练效果。
generative adversarial netsvariational auto-encodersdistribution modelingsample complexitywasserstein distance
发现论文，激发创造
  • 分布式 Sliced-Wasserstein 及其在生成建模中的应用

    本文提出了一种新的距离度量方法，名为 Distributional Sliced-Wasserstein distance（DSW），其通过寻找在单位球上的一组满足特定正则化约束条件的概率测度来计算，能够平衡探索鲜明的投射方向和投射本身信息的信息量，该方法在生成建模应用中比先前的基于切片的距离具有更好的性能。

    Feb, 2020

  • 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

  • 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

  • 广义切片 Wasserstein 距离

    使用广义 Radon 变换定义了一类新的概率测度距离，称为广义 sliced-Wasserstein (GSW) 距离，并给出 GSW 和 max-GSW 距离是否为距离的条件；并在几个生成建模任务中比较了所提出距离的数值性能。

    Feb, 2019

  • 增强的切片 Wasserstein 距离

    本文提出了一种名为增广矢量切片距离（ASWDs）的新的距离度量方式，通过将样本映射到由神经网络参数化的高维超曲面上，使得它们能够捕获数据分布的复杂结构，实验结果表明，ASWD 在合成和实际问题上均明显优于其他 Wasserstein 变体。

    Jun, 2020

  • 基于切片 Wasserstein 距离的统计、稳健性、和计算保证

    本文研究了切片瓦瑟斯坦距离在不同方面的可扩展性，包括实证收敛性、数据污染下的鲁棒性、以及高效的计算方法，并提出了用于切片瓦瑟斯坦距离常数维度的快速率。同时，本文研究了蒙特卡洛估计器和局部优化算法等方面，验证了理论研究结果。

    Oct, 2022

  • 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

  • 核最大切片 Wasserstein 距离的统计和计算保证

    通过找到一种优化非线性映射，将数据降维到一维后计算 Wasserstein 距离，本文提供了 KMS p-Wasserstein 距离的尖锐有限样本保证，并给出了计算 KMS 2-Wasserstein 距离的难度和仿真实验的表现。

    May, 2024

  • 正交估计 Wasserstein 距离

    本文介绍了切片 Wasserstein 距离的一种新变体，并研究了在 Wasserstein 距离的蒙特卡罗估计中使用正交耦合的方法，并与分层抽样建立了联系，并在生成建模和强化学习的大规模实验中进行了性能评估。

    Mar, 2019