对抗生成网络是什么

代表产品：RunwayGAN生成对抗网络:是一种无监督的生成模型框架,通过让两个神经网络相互博弈来进行机器学习。可以生成视觉逼真度高的视频,但控制难度大、时序建模较弱。VAE变分自编码器:它是一种可以学习数据分布的网络结构。就像把视频文件压缩成较小的文件再解压一样,它可以重建视频数据。VAE可以根据条件输入控制生成过程，但质量较GAN略低。GAN、VAE生成视频速度快，缺点是生成质量和分辨率较低，长度短，控制能力弱。Transformer自注意力机制:通过学习视频帧之间的关系,理解视频的长期时间变化和动作过程,这种方式对长视频建模更好，时序建模能力强,可实现细粒度语义控制,缺点是计算量大[heading2]1.4 AI视频生成当前面临的问题[content]当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定,生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案有：使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法解决。上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。[heading2]二.应用场景思考

课程地址：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541视频学习：https://youtu.be/J0AuVBxzui0这是Google的一个AI入门课程，介绍扩散模型，这是一类在图像生成领域最近显示出潜力的机器学习模型。扩散模型的灵感来源于物理学，特别是热力学。在过去的几年中，扩散模型在研究和工业中都变得很受欢迎。扩散模型是Google Cloud上许多最先进的图像生成模型和工具的基础。本课程将向你介绍扩散模型背后的理论，以及如何在Vertex AI上训练和部署它们。[heading2]视频字幕[content]大家好，我叫Kyle Steckler，我是Google Cloud高级解决方案实验室团队的一名机器学习工程师，在本次演讲中我们将深入介绍图像生成[heading1]扩散模型在图像生成领域的应用[content]图像生成已经存在很长时间了，它一直是一个极具吸引力的研究领域。尽管您可能已经听说过许多有趣的方法，这些方法已经被用于图像生成，但随着时间的推移，一些更有前途的方法逐渐脱颖而出。[heading2]变分自动编码器[content]例如，变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAEs）将图像编码为压缩的形式，然后在学习数据本身的分布时解码回原始大小。[heading2]生成对抗模型（GAN）[content]生成对抗模型（Generative Adversarial Networks，GANs）也非常流行。这些模型极为引人注目，它们让两个神经网络相互对抗。一个神经网络（生成器）负责创建图像，另一个神经网络（鉴别器）预测图像是真实的还是伪造的。随着时间的推移，鉴别器变得越来越擅长区分真伪，而生成器则越来越擅长创建逼真的图像。您可能已经听说过“DeepFake”这个词，它便是基于这一技术。[heading2]自回归模型[content]最后是自回归模型。这些模型通过将图像视为一系列像素来生成图像。自回归模型的现代方法实际上从大型语言模型（如GPT）如何处理文本中汲取了很多灵感。

非监督学习：非监督学习最著名的就是聚类。非监督学习并不需要准确告诉AI系统需要输出什么。只是需要给出大量数据，然后让AI从中找出有趣的信息。迁移学习：任务A中学习的内容，可以用于帮助完成任务B。许多计算机视觉实际是使用了迁移学习。强化学习：当输出好时强化。输出差时惩罚。使用“奖励信号”来告诉AI什么时候做的好或差，AI会自动学习最大化奖励。做得好时，给一个正数权重，做得差时，给一个负数权重。缺点是需要大量的数据。生成对抗网络：生成对抗网络是一种深度学习模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。生成器负责生成虚拟数据，判别器则负责判断这些数据是真实数据还是虚拟数据。两个网络不断反复训练和竞争，从而不断提高生成器生成真实数据的能力，直到生成的数据与真实数据无法区分。GAN可以用于图像、声音、文本等各种类型的数据生成和合成，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。知识图谱：在搜索时，展示知识图谱。这些信息是从知识图谱中产生的，意味着列出这些人和与其相关的关键信息，如生日，年纪等。酒店知识图谱可能包含大量信息，让人们在查地图时，可以快速找到准确信息。