May, 2019

条件生成模型的分类准确率得分

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TL;DR本研究使用多种类别的条件生成模型推断真实数据的类别标签，并使用分类器在真实数据上进行标签预测，提出了分类准确度评分（CAS）作为新的模型评价指标。实验证明基于自注意力模型的生成模型在 CAS 上显著优于反卷积生成对抗网络模型。
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发现论文，激发创造
  • 使用较少标签进行高保真图像生成

    本文介绍了如何利用自监督学习和半监督学习等技术结合生成式对抗网络，实现在仅使用少量标签数据的情况下，超越当前最先进的深度生成模型，并在 ImageNet 的无监督合成和有条件的情况下，匹配 BigGAN 模型的样本质量。

    Mar, 2019

  • 激活极大化生成对抗网络

    本文系统研究了当前使用类别标签的生成对抗网络 GANs 以及相关的分类信息对 GAN 网络的训练和生成效果的影响，并提出了一种新的基于激活最大化的 AM-GAN 生成对抗网络方案，在 CIFAR-10 数据集上实现了 8.91 的 state-of-the-art Inception 得分，并提出 AM 得分评价指标以更准确地评估生成样本质量。

    Mar, 2017

  • 通过准确率和召回率评估生成模型

    通过提出新的分布的精度和召回率的概念，针对生成模型提出了一种新的评估方法，能够分离出分布的两个维度，从而区分生成样本的质量和目标分布的覆盖范围，是一种有效的评价生成模型的算法。

    May, 2018

  • 生成对抗网络质量度量的鲁棒性研究

    本文评估了生成模型质量测量的强度，指出 Inception Score 和 Fréchet Inception Distance 可被插入的噪点影响。作者还测试了最先进的 StyleGANv2 网络及其体系结构，并提供了一种增强版本的 FID 来减轻网络极度震荡的效果。

    Jan, 2022

  • 大规模 GAN 训练的高保真自然图像合成

    本文介绍了使用生成式对抗网络和正交正则化训练的大规模条件图片生成方法，并提出了一种截断技巧来控制生成器输入方差，从而在生成高保真度和多样化样本方面实现平衡。该方法应用于 ImageNet 数据集上，在 128x128 分辨率下，IS（Inception Score）为 166.5，FID（Frechet Inception Distance）为 7.4，表现超过之前的方法。

    Sep, 2018

  • 用双投影生成对抗网络进行条件图像生成

    本论文提出了一个双重投影生成对抗网络 (P2GAN) 模型，学习在数据匹配和标签匹配之间平衡的方法，并通过改善条件生成式对抗网络 (cGAN) 模型中的配对方法解决了分类困难的问题，实验结果表明其在多个真实数据集上具有良好的效果。

    Aug, 2021

  • 我的 GAN 有多强？

    本研究提出了两种基于图像分类的测量标准，GAN-train 和 GAN-test，以评估各种 GAN 方法的召回率和准确率。研究结果表明，数据集的难度与 GAN 质量呈负相关，并发现这两种度量标准可以更好地评估 GAN 的性能。

    Jul, 2018

  • 条件图像合成与辅助分类器 GANs

    本文介绍了改进 GAN 训练的新方法，构建了一种包含标签条件的 GAN 变体来生成 128x128 分辨率的、具有全局一致性的照片级别合成图像，并展示了这些高分辨率样本比低分辨率样本具有更高的可区分性和多样性。

    Oct, 2016

  • 潜在空间中的基于得分的生成建模

    提出了一种基于变分自编码器框架的潜在分数生成模型 (LSGM)，通过使用潜在空间代替数据空间进行训练，使得该模型可以更加高效地生成样本且在多项任务方面取得了最先进的成果，同时在训练目标中提出多种方差约束的技术以保证其在稳定性和可扩展性上的表现。

    Jun, 2021

  • 扩散模型生成的合成数据提升 ImageNet 分类准确性

    本研究使用大规模的文本到图像扩散模型对分类条件模型进行微调，进而在 ImageNet 分类准确性得分上实现了显著的提升，证明了利用自然图像模型进行生成数据增强的可行性。

    Apr, 2023