diffusion GAn

Diffusion-GAN是一种用于域无关增强的方法，它的有效性已经得到研究证明[1]。Diffusion-GAN的工作流程如下：通过前向扩散过程，真实图像和生成的假图像都经过扩散过程，鉴别器在所有扩散步骤中学习区分扩散后的真实图像和扩散后的假图像。研究者还通过图4展示了自适应扩散过程在训练中的工作方式，包括自适应调整最大时间步长T和鉴别器输出的收敛情况。结果显示，Diffusion StyleGAN2的T随着训练的进行而增加，而Diffusion ProjectedGAN的T先增加后减小。需要注意的是，T根据鉴别器的过拟合状态进行调整。此外，图中的第二个面板显示，在使用基于扩散的混合分布进行训练时，鉴别器始终表现良好，并为生成器提供有用的学习信号，这验证了论文中关于这一点的分析和定理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 解读](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/127933698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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