图像生成模型演进：从GAN到扩散模型的变革

文档摘要

图像生成模型演进：从GAN到扩散模型的变革引言图像生成技术在近年来经历了革命性的发展，从早期的GAN（生成对抗网络）到如今占据主导地位的扩散模型，技术范式的转变带来了图像质量和可控性的巨大提升。本文将系统性地梳理图像生成模型的演进历程，深入分析各代技术的核心原理和架构特点。 GAN时代：生成对抗的突破核心原理生成对抗网络由Ian Goodfellow在2014年提出，通过两个神经网络的对抗训练来实现图像生成：架构设计代表性进展 DCGAN（2016）使用卷积网络替代全连接层引入批归一化（Batch Normalization）使用LeakyReLU激活函数架构稳定性显著提升 StyleGAN系列 CycleGAN（2017）实现无配对数据的图像风格转换