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「GAN」找到 5 条内容
按专题浏览 →匹配正文:可按五条公开技术路线回答 路线 代表工作 机制与常见场景 GAN StyleGAN2、CycleGAN 生成器与判别器对抗训练;采样通常单次前向,适合人脸生成、图像翻译,但可能有训练不稳和mode collapse 连续VAE VAE 学习连续潜变量的变分后验和decoder;适合表示学习、可控latent与概率建模,单独像素似然方案可能偏平滑 离散tokenizer+AR VQ-VAE、Parti、LlamaGen 图像量化成离散token后做next-token预测;便于…
匹配正文:按公开生成机制分类 GAN:生成器与判别器对抗训练,StyleGAN适合高质量人脸等图像生成,CycleGAN用于未配对图像翻译。采样通常一次前向,但训练可能不稳定。 连续VAE:学习连续潜变量的近似后验和decoder,适合表示学习、生成和可控潜空间。 离散token自回归:先把图像量化为token,再按序生成。Parti是公开的文生图自回归路线,生成受序列解码成本影响。 掩码生成:Muse并非自回归模型,它并行预测被mask的图像token并迭代细化。 Diffusion…
匹配正文:…tDev、Multi-Agent Debate 3. 竞争-优化架构 引入Critic/Verifier Agent专门挑错 类似GAN的对抗思想:Generator提出方案,Discriminator评估迭代 关键协作机制 机制 作用 任务分解 将复杂查询拆为可并行子任务 共享记忆 全局黑板(Blackboard)或向量数据库存放中间结论 结果聚合 多数投票、置信度加权、或LLM-based综合判断 迭代精炼 多轮讨论直到共识或达到轮次上限 提升正确率的具体手段 异构设计:…
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