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分析和改进基于 OT 的对抗网络
以单一框架统一 Optimal Transport（OT）为基础的对抗方法，通过对统一框架的全面分析来阐明每个组成部分在训练动力学中的作用。我们提出了一个简单而新颖的方法，逐步改进生成分布，并逐渐与数据分布对齐。该方法在 CIFAR-10
PDF9 months ago
AutoDiffusion：无需训练的自动扩散模型加速的时间步长和架构优化
我们提出了一种统一的框架来在扩散模型中实现有效的图像生成，其中搜索最佳时间步骤序列和压缩模型架构，无需进一步的训练。通过引入两阶段进化算法和使用生成和真实样本之间的 FID 评分来加速搜索过程，该方法在仅使用几个时间步骤时实现了出色的性能。
PDF10 months ago
大型公开数据改进差分隐私图像生成质量
使用公共数据可以改善差分隐私机器学习中的隐私准确性权衡，本研究通过使用大规模公共数据改进生成对抗网络 (GANs) 中差分隐私图像生成的质量，并提供了一种有效利用公共数据的改进方法。我们方法的假设是公共数据分布的支持包含私人数据的支持；例如
PDFa year ago
通过一行代码数据平滑改善似然生成模型的优化
通过将 score-based diffusion models 中密度估计的方法应用到 likelihood-based generative models 中，通过添加高斯噪音实现 data mollification，提高生成画质，对
PDFa year ago
非平衡最优输运半对偶形式生成建模
本文提出基于 Unbalanced Optimal Transport (UOT) 的半对偶形式构建的新型生成模型，相比于基于 OT 的方法在处理噪点，稳定性和训练收敛速度等方面表现更优。通过实验验证了该模型的性质，并研究了 UOT 之间分
PDFa year ago
可控个性化文本到图像生成的文本反转
本文提出了一种名为 COTI 的新方法，应用在大规模生成模型中，通过一个综合的、新颖的加权评分机制指导的理论损失目标，实现了具有鲁棒性、数据高效性和易于使用等特点，能够显著提升 FID 得分并增加 R-precision 的生成模型，一定程
PDFa year ago
StyleNAT: 为每个注意力头提供新的视角
使用 Neighborhood Attention (NA) 技术进行图像生成，提高效率和灵活性，实现对数据的高度灵活适应。StyleNAT 在 FFHQ-256 和 FFHQ-1024 数据集上实现了新的最优成绩。
PDF2 years ago
AAAIFrido: 复杂场景图像综合的特征金字塔扩散
本文介绍一种特征金字塔扩散模型 Frido，通过多尺度的粗到细的去噪过程将输入图像分解为尺度依赖型向量量化特征，并在图像输出时进行粗到细的门控操作以产生图像输出。通过在多尺度表示学习阶段利用其他输入条件如文本、场景图或图像布局，Frido
PDF2 years ago
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
PDF3 years ago
ICLR利用排斥损失函数提高 MMD-GAN 的训练
该研究针对 GAN 使用 MMD 作为损失函数进行了改进，提出了具有排斥作用的损失函数和一种边界高斯核，用于稳定 MMD-GAN 的训练，实验结果表明该方法在无监督图像生成任务上表现良好，取得了 16.21 的 FID 分数。
PDF6 years ago
ICLRWasserstein 自编码器
本文提出了 Wasserstein 自编码器（WAE）算法，通过最小化 Wasserstein 距离来构建数据分布的生成模型，并与其他技术进行比较，表明其是对抗自编码器（AAE）的推广，可用于生成更高质量的样本。
PDF7 years ago