影像生成和表徵學習領域正在經歷一個有趣的發展階段,研究人員正在探索傳統 GAN 方法的替代方案。技術社群最近的討論突出了將自編碼器與擴散模型相結合的兩項重要進展,這標誌著我們在影像生成和壓縮方法上可能出現重大轉變。
SWYCC:影像生成的新方法
研究人員提出了取樣你無法壓縮的內容(Sample what you can't compress,SWYCC)這一新方法,對潛在擴散模型中傳統 GAN 損失函式的使用提出了挑戰。這項創新的關鍵在於用擴散損失取代基於 GAN 的訓練,同時保持端到端訓練的能力。據研究團隊表示,與傳統的基於 GAN 的自編碼器相比,這種方法不僅實現了更高的壓縮率,還提供了更好的生成質量。
主要優勢:
- 與基於 GAN 的自編碼器相比具有更好的重建質量
- 更容易調優
- 更高效的潛在表徵建模
- 具有生成缺失細節的隨機解碼器能力
平行發展
有趣的是,社群注意到這一方法與 MIT Han Lab 最近提出的 HART 有相似之處。雖然這兩種方法都結合了自編碼器架構和擴散模型,但它們的側重點不同:
- SWYCC 強調解碼器的改進
- HART 專注於使用離散令牌進行表徵修改
- 兩者都旨在以不同方式處理整體影像和細節生成
這些研究方向的趨同表明,該領域正在向混合方法發展,這些方法同時利用自編碼器架構和擴散模型來實現更好的影像生成結果。
這些新方法的出現表明影像生成技術可能正在發生正規化轉變,從純粹的基於 GAN 的方法轉向理論基礎更加紮實、可能更加有效的混合解決方案。