一种基于原则的深度学习方法用于地质相生成
基于有限测量数据生成准确且地质真实的储层相是油气行业的关键问题之一。本文提出了一种新型潜在扩散模型，用于条件生成储层相，该模型在保持条件数据完整性方面明显优于以 GAN 为基础的备选方案。
Nov, 2023
提出了一种基于 3D 可变形模型和生成对抗网络的面部综合模型，使用普适化方法将几何数据映射到二维平面，实现了对数字扫描的几何数据高效处理，在人类纹理参数空间中生成逼真的面部纹理和它们的对应几何图形，从而获得了新的高分辨率 3D 面孔。
Aug, 2018
提出新的生成现实人脸几何结构和纹理重叠的方法，通过将几何纹理表示为图像并将其映射到单位矩形上，绕过了几何数据固有的参数化问题，使用先进的 GAN 方法生成新的几何结构，并提出将纹理和几何之间的关系匹配来保持高质量的真实感，证明了该方法的生成模型具有独立于训练数据的新身份的能力。
Jan, 2019
地质参数化中使用低维潜变量进行降维，结合扩散模型和隐含扩散模型，通过去噪实现从含有噪声的输入场生成新的地质实现，该模型经过稳定性测试，并用于基于集合的数据同化，实现了显著的不确定性降低和一致的地质模型。
Jun, 2024
本文提出一种几何引导生成对抗网络 (G2-GAN)，通过面部几何条件（标识点）来引导特定表情的面部纹理合成，实现逼真的与身份保护面部表情合成，并取得了良好的实验效果。
Dec, 2017
通过神经网络生成的隐式描述概率分布的三维图像数据集，我们成功地比较了不同尺度多孔介质的特性，并发现对比传统的图像重建随机方法，此隐式表示的数据分布可以快速存储并重复生成多个孔隙结构的实现。
Apr, 2017
该论文研究了无监督学习中生成模型的训练方法，提出了一种在对抗网络与似然训练之间进行混合训练的方法，其中使用深度可逆变换来解决概率和逆变换之间的冲突，实现了更好的生成样本和更高的似然性评估。
Jan, 2019