第7章：生成模型

图像生成

1. 概述

图像生成是生成模型最引人注目的应用之一，旨在通过算法自动创建逼真的图像内容。随着生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型的发展，图像生成技术已广泛应用于艺术创作、游戏设计、医学成像等领域。

2. 核心方法

2.1 生成对抗网络（GAN）

  • 原理：通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练生成图像。
  • 典型架构：DCGAN（深度卷积GAN）、StyleGAN（支持多尺度风格控制）。
  • 优势：生成图像细节丰富，适合高分辨率任务。
  • 挑战：训练不稳定，易出现模式崩溃（Mode Collapse）。

2.2 变分自编码器（VAE）

  • 原理：通过编码器-解码器结构学习潜在空间分布，生成图像。
  • 特点：生成图像较模糊，但训练稳定性高。
  • 改进方向：如VQ-VAE（向量量化VAE）提升生成质量。

2.3 扩散模型（Diffusion Models）

  • 原理：通过逐步去噪过程生成图像，代表模型如DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）。
  • 优势：生成质量高，训练过程稳定。
  • 应用案例：OpenAI的DALL·E系列模型。

3. 关键技术

3.1 条件生成（Conditional Generation）

  • 通过附加条件（如类别标签、文本描述）控制生成内容。
  • 示例：
    • cGAN（条件GAN）：输入标签生成特定类别图像。
    • CLIP-guided Diffusion：基于文本提示生成图像（如Stable Diffusion）。

3.2 超分辨率生成

  • 从低分辨率图像生成高分辨率版本，如SRGAN（超分辨率GAN）。

3.3 跨模态生成

  • 将一种模态输入（如文本）转换为图像，如文本到图像生成（Text-to-Image）。

4. 应用场景

领域应用案例
艺术创作AI绘画（如MidJourney）、风格迁移（将照片转为梵高风格）。
游戏设计自动生成游戏角色、场景贴图。
医学影像生成合成MRI数据以扩充训练集。
广告设计快速生成产品宣传图或个性化广告素材。

5. 代码示例（PyTorch）

# 简易GAN生成器示例
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim=100, img_channels=3):
        super().__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(latent_dim, 512, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(256, img_channels, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()  # 输出归一化到[-1, 1]
        )

    def forward(self, z):
        return self.main(z)

6. 挑战与未来方向

  • 伦理问题：生成虚假图像（Deepfake）的滥用风险。
  • 技术瓶颈：生成超高分辨率图像的算力需求。
  • 趋势：
    • 多模态融合（如文本+图像+音频联合生成）。
    • 轻量化生成模型（适应移动端部署）。

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**注**：本节内容可结合第7章其他小节（如GAN、VAE）的理论基础展开，并参考附录中的框架（如PyTorch）实现完整案例。
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