unconditional image generation | BriefGPT

关键词unconditional image generation

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无对抗训练的深度最大均值差梯度流
我们提出了一种梯度流程用于生成建模，通过将粒子从初始源分布传输到目标分布，其中粒子上的梯度场由噪声自适应最大均值差异 (MMD) 的梯度给出。我们称该方法为扩散 - MMD - 梯度流或 DMMD。该方法不需要对抗性训练，而与生成对抗网络
PDF2 months ago
一类基于评分的生成模型的 Wasserstein 收敛保证
在本研究中，我们针对具有最先进性能的分数生成模型（SGMs）这一最新类别的深度生成模型，基于确切的评分估计和平滑的对数凹分布假设，在 2-Wasserstein 距离上提出了收敛性保证。我们针对几种具体的 SGM 模型将结果特化，这些模型采
PDF8 months ago
无条件图像生成模型的统一高绑定水印
通过使用两阶段统一的高绑定效果水印验证机制，我们提出了一种对无条件图像生成模型进行版权保护和数据验证的方法，可以在使用模型输出图像的情况下几乎实现零误报率的验证工作，而且可以跨不同类型的模型实现数据窃取验证。
PDF9 months ago
ECCV生成器知道无条件 GAN 中判别器应学习的内容
本研究探讨了在无条件图像生成中采用密集监督的有效性，发现生成器特征图可以替代昂贵的语义标签图，在此基础上提出了一种新的生成器引导判别器正则化方法（GGDR），从而能够在无条件图像生成中实现丰富的语义表达。实验结果表明，GGDR 能够显著提高
PDF2 years ago
ICLR通过样本质量差分学习扩散模型的快速采样器
通过 Differentiable Diffusion Sampler Search 方法优化 Diffusion Models 的 samplers，使用 Generalized Gaussian Diffusion Models 生成高
PDF2 years ago
CVPRAdversarialNAS: GANs 的对抗性神经架构搜索
本文提出了一种专为生成对抗网络（GAN）设计的 AdversarialNAS 方法，它是第一种能够同时搜索生成器和鉴别器架构的方法，并且不需要计算任何额外指标以评估搜索架构性能，该方法在 CIFAR-10 上取得了新的最优状态下的 FID
PDF5 years ago
ICCVAutoGAN: 生成对抗网络的神经结构搜索
本文介绍了一项有关 AutoGAN 的初步研究，这是将神经架构搜索算法引入生成对抗网络中的首个尝试。通过使用 RNN 控制器来引导搜索生成器构架的变化，实验结果验证了 AutoGAN 在无条件图像生成任务中的有效性，并与当前最先进的手工制作
PDF5 years ago