VAE 与 GAN 的比较

VAE（变分自编码器）和GAN（生成对抗网络）是两种流行的深度学习模型，它们在生成数据方面有着广泛的应用。以下是它们的一些主要区别：

主要区别

目标：
- VAE：旨在学习数据的潜在表示，并能够生成与训练数据相似的新数据。
- GAN：旨在训练一个生成器来生成数据，同时训练一个判别器来区分真实数据和生成数据。
训练过程：
- VAE：使用变分推断来估计潜在空间的分布，并通过最大化似然函数来训练。
- GAN：通过对抗训练来训练生成器和判别器，生成器和判别器相互竞争。
应用场景：
- VAE：在图像生成、图像修复、数据去噪等领域有广泛应用。
- GAN：在图像生成、视频生成、文本生成等领域有广泛应用。

例子

以下是一个简单的例子，展示了如何使用VAE和GAN生成图像。

VAE生成图像

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from vae import VAE

# 加载预训练的VAE模型
vae = VAE()
vae.load_state_dict(torch.load('vae.pth'))

# 生成图像
z = torch.randn(1, 100)
z = z.view(1, 100, 1, 1)
img = vae.decode(z)
img = transforms.ToPILImage()(img)
img.show()

GAN生成图像

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from gan import Generator, Discriminator

# 加载预训练的GAN模型
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
generator.load_state_dict(torch.load('generator.pth'))
discriminator.load_state_dict(torch.load('discriminator.pth'))

# 生成图像
z = torch.randn(1, 100)
img = generator(z)
img = transforms.ToPILImage()(img)
img.show()

扩展阅读

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