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Atlas de IA

IA generativa

De julgar o que algo é a sintetizar como deveria ser

OVERVIEW

Todos os conceitos
6
Iniciante
2
Intermediário
3
Especialista
1

A generative model is not content with labelling a sample; it must produce the sample itself. Autoencoders, GANs, diffusion models and autoregressive models are four principal routes, each giving a precise mathematical formulation to the vague goal of “looking real” — and each now underpinning image, video, speech and 3D content production.

Perguntas que este domínio responde

  • Q1

    What distribution is a generative model learning?

  • Q2

    Why is diffusion more stable than a GAN?

  • Q3

    How does a text prompt become an image?

Entradas deste domínio

  1. 01Visão geral dos modelos generativosInicianteModelos discriminativos respondem "o que é isto"; generativos, "como deveria parecer"
  2. 02Autoencoders e VAEIntermediárioComprima a informação por um gargalo e deixe-a crescer de volta
  3. 03Redes generativas adversáriasInicianteUm falsificador contra um perito: cada um leva o outro ao limite
  4. 04Modelos de difusãoIntermediárioAprenda mil pequenos passos de remoção de ruído e criará uma imagem a partir de ruído puro
  5. 05Difusão latente e controle condicionalEspecialistaFazer difusão não sobre pixels, mas dentro de um espaço semântico comprimido
  6. 06Geração multimodalIntermediárioUm único modelo que aprende a falar, desenhar, mover-se e até modelar o mundo 3D