编者按：微软研究人员在ICLR 2018发表了一种新的GAN（对抗网络生成）训练方法，boundary-seeking GAN（BGAN），可基于离散值训练GAN，并提高了GAN训练的稳定性。...对抗生成网络 首先，让我们温习一下GAN（对抗生成网络）的概念。简单来说，GAN是要生成“以假乱真”的样本。...GAN的精髓就在于让生成网络G和判别网络D彼此对抗，在对抗中提升各自的水平。形式化地说，GAN求解以下优化问题： ?...GAN的缺陷 GAN有两大著名的缺陷：难以处理离散数据，难以训练。 GAN难以处理离散数据 为了基于反向传播和随机梯度下降之类的方法训练网络，GAN要求价值函数在生成网络的参数θ上完全可微。...强化学习和BGAN 那么，该如何避免GAN的缺陷呢？ 我们先考虑离散值的情况。之所以GAN不支持生成离散值，是因为生成离散值导致价值函数（也就是GAN优化的目标）不再处处可微了。
AI 科技评论按：在图像处理中，生成对抗网络（GAN）的应用非常广泛。本文想给大家推荐一个使用基于 GAN 的渐进式训练方法 PI-REC，能从超稀疏二值边缘以及色块中还原重建真实图像的项目。
实现文本生成图像，使用GPT-3 框架和GAN框架，参数百亿 变革：2020 年之前，基于 GAN 和 VAE 处理文本生成图像任务是工业界和学术界的主流，当前主流的文本生成图像技术当属于扩散模型...的Parallel Wave GAN(PWG) 利用 GAN，无须知识蒸留、快速、小型的波形生成方法 基于GAN 的GAN-TTS GAN-TTS 是 DeepMind 推出的一种使用 GAN...右边为判别器3个 GAN。...模型：Yitong Li等人，基于 GAN和VAE。...7 多模态大模型高效的训练方法 第一类训练方法：前缀调优(Prefix Tuning)和提示调优(ProTuning) 第二类训练方法：P-Tuning和P-Tuning v2 第三类训练方法（最火
本研究介绍了如何在没有标注或有少量标注数据的情况下生成高保真图像，这大大缩小了条件GAN 与无监督 GAN 的差距。 ?...半监督学习：通过标注训练图像的较小子集来推断出整个训练集的标签，然后将推断出来的标签用作 GAN 训练的条件信息。...在解释这些方法前，我们首先探讨一下标签信息在 SOTA GAN 中发挥了什么作用。以下阐述会先假定我们比较熟悉 Goodfellow 等人提出的 GAN 框架。...带有映射判别器的受限 GAN 在图三中有展示： ? 图 3：带有映射判别器的 Conditional GAN。...表 4：预训练 vs 联合训练方法以及自监督方法在 GAN 训练期间的效果。尽管联合训练方法优于全监督方法，但预训练方法更胜一筹。在任何情况下，自监督在 GAN 训练过程中都很有用。 ?
预训练了特征提取器，就可以拿去训练GAN了。这个用一小部分已知标注养成的GAN，叫做S²GAN。 不过，预训练也不是唯一的方法。...这个过程，和GAN的训练一同进行。 ? 这样就有了S²GAN的协同版，叫S²GAN-CO。 升级一波 然后，团队还想让S²GAN变得更强大，就在GAN训练的稳定性上面花了心思。...再把这个步骤，和前面的半监督模型结合起来，GAN的训练变得更加稳定，就有了升级版S³GAN： ?...架构脱胎于BigGAN 不管是S²GAN还是S³GAN，都借用了前辈BigGAN的网络架构，用的优化超参数也和前辈一样。...在这个图表中，S²GAN是半监督的预训练方法。S²GAN-CO是半监督的协同训练方法。 S³GAN，是S²GAN加上一个自监督的线性分类器 (把数据集旋转扩增之后再拿给它分类) 。
背景 CompVis/stable-diffusion 是一个开源项目，它实现了一种基于稳定扩散（Stable Diffusion）的生成对抗网络（GAN）训练方法。...这个项目旨在提高 GAN 训练的稳定性和生成图像的质量。...这个项目对于研究人员和开发者来说是一个有价值的资源，可以帮助他们更好地理解和实践基于稳定扩散的 GAN 训练方法。
选自arXiv 作者：Pei Ke、Fei Huang、黄民烈、朱小燕 机器之心编译 参与：魔王 如何解决 GAN 在文本生成任务中的训练不稳定问题？...为解决这一问题，研究人员引入使用强化学习训练方法的 GAN 来解决文本生成任务，即训练判别器来分辨真实文本和模型生成的文本样本，为生成器提供奖励信号，生成器则通过策略梯度进行优化。...但是，近期研究发现，在离散数据上训练 GAN 存在的潜在问题比暴露偏置更加严重。其中一个基本问题是训练不稳定性。...与其他使用强化学习训练方法的文本 GAN 相比，ARAML 模型从平稳分布（而不是生成器分布）中获取样本，使用 RAML 训练范式（而不是策略梯度）优化生成器。...生成器 生成器的训练目标来源于使用强化学习训练方法的离散 GAN。如前所述，由于策略梯度，离散 GAN 存在不稳定问题，因而更难训练。
技术细节 我之前也写过两篇文章，一篇介绍了GAN的原理（GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo），一篇介绍了cGAN的原理（通过文字描述来生成二次元妹子！...聊聊conditional GAN与txt2img模型），这两篇文章都是以生成二次元人物来举例，但是生成的结果都比较差，只能看出大概的雏形。...今天的这篇论文大的技术框架还是cGAN，只是对原来的生成过程做了两方面的改进，一是使用更加干净、质量更高的数据库，二是GAN结构的改进，下面就分别进行说明。...改进二：GAN结构 此外，作者采取了和原始的GAN不同的结构和训练方法。...总的训练框架来自于DRAGAN（arxiv：https://arxiv.org/pdf/1705.07215.pdf），经过实验发现这种训练方法收敛更快并且能产生更稳定的结果。
参考paper如下 More detail 理论上可以生成无限的脸，但实际上还有一些坑，还需要注意一些： How众所周知，训练GAN非常困难....超参数搜索的训练网络的服务 A 定制 Discriminator and Generator A 定制 Vae(variational encoder), jointly trained Custom GAN...training technique 训练方法也定制 GPU：Nvidia Titan X 训练时间约一周 代码开源(还在改进)....There are many many ways for a GAN to fail....Features Efficient GAN implementation Semi-supervised or unsupervised learning(works with and without
【新智元导读】昨天 NVIDIA Research 网站发布了一篇颇为震撼的GAN论文：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability..., and Variation，通过使用逐渐增大的GAN网络和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。...的方法，作者表示，这不仅稳定了训练，还生成了迄今质量最高的GAN生成的图像。...论文摘要 我们描述了生成对抗网络的新训练方法。关键思想是从低分辨率图像开始，逐渐增大（grow）生成器和判别器，并在训练进展过程中添加新的处理更高分辨率细节的网络层。...更多GAN生成图像，堪比真人照片： ? ? ? 使用精心处理的CelebA-HQ数据集： ?
为缓解生成对抗网络中模式坍塌，提出一种训练方法：在训练过程中将某些假样本视为真实样本。该策略可以减小生成器在发生梯度爆炸的区域中接收到的梯度值。...提出噪声鲁棒GAN（NR-GAN），即使训练图像有噪点，它也可以学习干净的图像生成器。https://github.com/takuhirok/NR-GAN/ ?...9 On Positive-Unlabeled Classification in GAN ? 本文提出一种稳定训练GAN鉴别器的技术。传统上，实际数据被视为正样本，而生成数据为负样本。...语义生成论文 CVPR 2020 | GAN中的反射/光和阴影 CVPR 2020 | 几篇 image-to-image 论文速递CVPR 2020 | 人脸图像GAN（附多篇论文下载）2020年5月...60篇GAN论文汇总 拆解组新的GAN：解耦表征MixNMatch
他自称这是一种奇怪，但是非常高效的图像到图像的训练方法。...NoGAN 重头戏来了，NoGAN是一种新型的GAN训练方法，能用来解决此前GAN训练过程中的关键问题。 NoGAN的相关论文虽然还没有放出，但小哥在Github中大致介绍了NoGAN的特点。...NoGAN训练还有一个关键问题，可以在最初GAN训练后，用相同的方式对生成的图像重复进行预训练。
通过用characteristic function distance（CFD）改进GAN，可获得一个易于实现、训练的模型。...为缓解生成对抗网络中模式坍塌，提出一种训练方法：在训练过程中将某些假样本视为真实样本。该策略可以减小生成器在发生梯度爆炸的区域中接收到的梯度值。...尽管GAN在图像合成任务中取得了巨大成功，但很难适应不同数据集，部分原因是训练期间不稳定及对超参数敏感。...提出噪声鲁棒GAN（NR-GAN），即使训练图像有噪点，它也可以学习干净的图像生成器。https://github.com/takuhirok/NR-GAN/ ?...9 On Positive-Unlabeled Classification in GAN ? 本文提出一种稳定训练GAN鉴别器的技术。传统上，实际数据被视为正样本，而生成数据为负样本。
生成对抗网络（GAN:Generative adversarial networks）是深度学习领域的一个重要生成模型，即两个网络（生成器和鉴别器）在同一时间训练并且在极小化极大算法（minimax）中进行竞争...之前我们介绍了GAN的原理：深入浅出 理解GAN中的数学原理，GAN最重要的就是找到D与G之间的纳什均衡，但是在实际中会发现GAN的训练不稳定，训练方法不佳很容易出现模式崩溃等问题，本篇将记录一些训练技巧...模式崩溃现象本质上还是GAN的训练优化问题，即使是最优秀的 GAN 研究人员也在与模式崩溃作斗争。...解决模式崩溃有很多方法，如下:1.1、改进训练方法小批量鉴别器（mini-batch discriminator）：因为判别器每次只能独立处理一个样本，生成器在每个样本上获得的梯度信息缺乏“统一协调”，...四、过拟合在GAN中，如果鉴别器依赖于一小组特征来检测真实图像，则生成器可以仅生成这些特征以仅利用鉴别器。
这些图像来自英伟达与阿尔托大学的高清人脸合成项目，项目中提出的新型GAN，能合成出1024×1024像素的高清图像。 这不是英伟达最近唯一在合成高清图像研究中的尝试。...这个新型GAN的不仅“配方”与pix2pixHD不太一样，更有意思的是，还多了几分明星脸的味道。...研究人员提出了一种新型GAN训练方法，使生成器和辨别器逐步发展。在开始时，生成器（G）和辨别器（D）均为4×4的低分辨率。...经过千万次迭代后，GAN最终生成1024×1024像素的令人信服的清晰图像。研究人员表示这种新方法加快了训练速度，并且稳定了图像质量。 研究人员希望这项技术能够指导软件在短时间内合成出接近真实的图像。
和 改进的稳定训练Wasserstein GAN的方法，还包括了代码实现。...后来对wGAN的训练方法进行了改进，它通过在判别器引入梯度惩罚(gradient penalty)使得训练稳定。梯度惩罚只要简单的加到总损失函数中的Wasserstein距离就可以了。...如果想对这个理论有深入理解，我建议读一下下面两个文章： Wasserstein GAN Wasserstein GANs的改进的训练方法 随着新的目标函数的引入，我看待GANs的方式也发生了变化： 传统的...GAN(Jensen-Shannon散度)下，生成器和判别器是竞争关系，如下图。...GAN能自己生成特征、问题、评估函数，是近年来深度学习的一个突破。而wGAN解决了GAN已有的问题，“一个月内改变行业”。是最新的深度学习的发展。
为了说明这种“生成模型”的概念，我们可以看一些用GAN获得的结果的众所周知的例子。...为此，我们可以建议两种不同的训练方法：直接训练方法和间接训练方法。直接训练方法包括比较真实和生成的概率分布，并通过网络反向传播差异（误差）。这是规则生成匹配网络（GMNs）的想法。...对于间接训练方法，我们不直接比较真实和生成的分布。相反，我们通过使这两个分布经过选择的下游任务来训练生成网络，使得生成网络相对于下游任务的优化过程将强制生成的分布接近真实分布。...生成性对抗网络 “间接”训练方法 上面提出的“直接”方法在训练生成网络时直接比较生成的分布与真实分布。规则GAN的好主意在于用间接的替代方式替换这种直接比较，后者采用这两种分布的下游任务的形式。...关于GAN的数学细节 注意：本节更具技术性，对于全面了解GAN并非绝对必要。所以，现在不想读一些数学的读者可以暂时跳过这一部分。对于其他人，让我们看看上面给出的直觉是如何在数学上形式化的。
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