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【AIGC模型优化】ICML 24论文解读 - 使用分数匹配增强生成对抗网络
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本研究从数学理论上分析了生成对抗网络在宽分布数据表现不佳的原因:即原始的生成对抗网络损失设计无法处理生成数据流形和真实数据流形有正Lebesgue测度的差集的情形。论文发现扩散模型训练中的分数匹配项能够将生成数据流形和真实数据流形差集中的样本推向数据分布流形,从而为解决这一问题提供可能。因此,论文提出一种基于分数匹配正则的方法SMaRt,能够帮助生成对抗网络的训练过程,从而提升其性能。论文通过高斯混合分布的玩具模型展示了分数匹配正则能够帮助生成对抗网络精确恢复出完整的真实数据分布。更进一步地,定性和定量结果表明,我们的方法在目前最先进的生成对抗网络上都取得了显著的性能提高。
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