生成式模型是人工智能领域的一个重要分支，它们能够学习数据分布并生成新的数据样本。以下是一些关于生成式模型的教程，帮助你更好地理解和应用这些模型。

基础概念

  • 生成对抗网络 (GANs): GANs 是一种由生成器和判别器组成的模型，通过竞争来学习数据的分布。
  • 变分自编码器 (VAEs): VAEs 通过编码器和解码器学习数据的潜在表示，从而生成新的数据。

实践教程

  1. 如何构建一个基本的 GAN

    • 学习如何从零开始构建一个简单的 GAN 模型。

  2. 使用 VAEs 生成逼真的图像

    • 探索如何使用变分自编码器生成高质量的图像。

资源链接

GANs 生成图像示例

总结

生成式模型在图像、音频和文本生成等领域有着广泛的应用。通过学习这些教程，你可以更好地掌握生成式模型，并在实际项目中应用它们。