生成式 AI
从判别“这是什么”到合成“这该长什么样”
OVERVIEW
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生成模型不满足于给样本贴标签，它要直接给出样本本身。自编码器、GAN、扩散模型与自回归模型是四条主要技术路线，它们对“像”这个模糊目标给出了各自精确的数学表述，也支撑起今天的图像、视频、语音与三维内容生产。
这一域要回答的问题
- Q1
生成模型到底在学什么分布？
- Q2
扩散模型为什么比 GAN 稳？
- Q3
如何把一句提示变成一张图？
从判别“这是什么”到合成“这该长什么样”
OVERVIEW
生成模型不满足于给样本贴标签，它要直接给出样本本身。自编码器、GAN、扩散模型与自回归模型是四条主要技术路线，它们对“像”这个模糊目标给出了各自精确的数学表述，也支撑起今天的图像、视频、语音与三维内容生产。
生成模型到底在学什么分布？
扩散模型为什么比 GAN 稳？
如何把一句提示变成一张图？