击败GANs的新生成式模型：score-based model(diffusion model)原理网络结构应用代码实验展望
Posted 沉迷单车的追风少年
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了击败GANs的新生成式模型：score-based model(diffusion model)原理网络结构应用代码实验展望相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言：在近两年的NeurIPS、ICCV、CVPR等顶会中，出现了二三十篇score-based generative models相关的论文，这是一种全新的生成式模型。特别是一些论文直接喊出了beat GANs(打败GANs)的口号，全新的生成方式和部分领域领先GANs、VAE的生成效果，让越来越多的人感兴趣并投身于研究中。
- 会不会是下一个GANs？能否解决目前GANs遇到的问题？
- 和现有的生成式模型相比有哪些优点?哪些缺点？
- 目前的网络结构是怎样？
- 如何用代码实现？
- 常用的数据集有哪些？
- 常用的评价指标有哪些？
- 能应用到哪些领域？
- 遇到了哪些问题？
- 发展的瓶颈有哪些？
- 未来的发展会怎样？
本文就这些问题进行探讨。
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