GAN 与 VAE 对比教程

生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）都是深度学习领域中用于生成图像的重要技术。本文将对比这两种方法的原理和特点。

GAN 简介

GAN 是由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出的。它由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成逼真的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。

VAE 简介

VAE 是另一种生成模型，它通过编码器和解码器来学习数据的潜在表示。编码器将数据映射到潜在空间，解码器则从潜在空间生成数据。

对比

1. 原理：

   • GAN 通过生成器和判别器的对抗训练来学习数据的分布。
   • VAE 通过编码器和解码器的编码和解码过程来学习数据的潜在表示。

2. 训练难度：

   • GAN 的训练较为困难，容易出现模式崩塌（mode collapse）和训练不稳定的问题。
   • VAE 的训练相对稳定，但生成的图像质量可能不如 GAN。

3. 应用：

   • GAN 在图像生成、图像编辑、风格迁移等领域有广泛应用。
   • VAE 在图像生成、数据去噪、异常检测等领域有广泛应用。

实践

要深入了解 GAN 和 VAE 的实践，可以参考本站的 GAN 教程 和 VAE 教程。

GAN 与 VAE 对比