GAN和VAE都out了?理解基于流的生成模型(flow-based): Glow,RealNVP和NICE,David 9的挖坑贴

生成模型一直以来让人沉醉,不仅因为支持许多有意思的应用落地,而且模型超预期的创造力总是让许多学者和厂商得以“秀肌肉”:

OpenAI Glow模型生成样本样例,在隐空间控制图像渐变

了解基于流的生成模型(flow-based)前,先回顾目前主流的两类生成模型GAN和VAE,David 9文章早已介绍过

VAE与GAN结构比较

GAN简单粗暴,用两个深度网络(判别器D和生成器G)交替学习使得生成器G可以模拟现实生成样本,但是缺陷也是明显的:GAN不能直接了当地给出一个样本的隐分布的表征(你可以生成一个明星,但是你无法马上生成一个“微笑的”或“年轻的”明星),即,你很难用隐变量随意操纵生成的样本,你只知道生成的是任意样本(除非你重新设计GAN,像我们以前谈到的cGAN或者FaderNetworks等等。。)

VAE思路就完全不同,它继承了古老的贝叶斯理论,相信一切的创造可以用抽样后验概率来缔造。

你想创造新样本?好的,但是真实分布空间X 太复杂了,我们先意淫一个后验空间Z吧: 继续阅读GAN和VAE都out了?理解基于流的生成模型(flow-based): Glow,RealNVP和NICE,David 9的挖坑贴