希望能藉由此文讓各位想入坑生成式AI的人可以了解其基礎知識,本系列文會著重介紹生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN),並藉由實際操作更了解GAN的原理以及分析訓練過程。在最後也會帶領各位實作當今較火紅的擴散模型。
前言 昨天介紹了Pix2Pix的原理,Pix2Pix可以達成許多影像處理的任務,其中的U-Net也是目前較常用的架構。今天就來看看Pix2Pix模型要如何建立起...
前言 昨天使用了Pix2Pix來修復圖像,不知道各位的Pix2Pix有沒有得到好的成果,同時也希望各位可以試試看將Pix2Pix應用在其他影像處理的任務中。今天...
前言 今天要來介紹SRGAN啦,這是一個可以把低解析度轉成高解析度圖片的應用,相信它一定非常實用吧,今天就來看看要如何建立SRGAN啦! 建立SRGAN模型 S...
前言 我們從第10天陸續介紹了許多GAN模型,這些模型都能夠生成圖片,也都各有優缺點。雖然每個GAN的應用都不一樣,也礙於篇幅無法介紹所有的GAN模型給各位,所...
前言 前幾天介紹了許多生成對抗網路 (GAN)的理論與實作,希望各位都有從中學習到許多。不過這次系列文章也即將進入尾聲,故在最後我想介紹擴散模型。擴散模型始祖是...
前言 昨天介紹了DDPM,希望各位沒有被複雜的數學原理轟炸到,如果有的話,很抱歉今天會再被轟炸一次,不過基本原理昨天以及帶各位算完了,今天的數學量會比昨天少很多...
前言 歷經了前兩天的數學轟炸,希望各位有藉此更加了解擴散模型的原理,今天我們就要來實作DDIM啦,這次使用的程式碼是由Keras 官網上改寫而來的,不過資料集的...
前言 昨天帶各位實作了DDIM模型,不知道各位是否有成功實作出來?今天我們要來看看昨天的DDIM訓練時的損失變化與圖片生成的過程。看完了以後再來分享一下擴散模型...
前言 今天要來介紹一些可以評估生成模型生成圖片其品質的一些指標,要將人的美感、感知等換成數學公式非常困難。所以不只生成模型在進步,許多評估指標也都在慢慢進步。今...
前言 這系列的文章我分享過了很多建立生成模型的辦法,但依然很難去從訓練過程看到圖片生成的品質如何,所以今天要繼續分享一些評分標準,讓各位可以比較好的幫生成模型評...