个人网站可以做企业宣传,网站一个一个关键词做,第一个做装修的网站,有一个域名做网站一、开篇#xff1a;创造力的算法革命从昨天的Transformer到今天的生成模型#xff0c;我们正从理解世界迈向创造世界。生成对抗网络(GAN)和扩散模型(Diffusion Model)代表了当前生成式AI的两大主流范式#xff0c;它们让机器能够生成逼真的图像、音…一、开篇创造力的算法革命从昨天的Transformer到今天的生成模型我们正从理解世界迈向创造世界。生成对抗网络(GAN)和扩散模型(Diffusion Model)代表了当前生成式AI的两大主流范式它们让机器能够生成逼真的图像、音乐甚至视频。今天我们将深入这两种技术的核心原理并亲自动手实现图像生成的神奇过程。二、上午攻坚GAN原理与实战2.1 GAN核心架构解析最小最大博弈公式
min_G max_D V(D,G) E_{x~p_data}[log D(x)] E_{z~p_z}[log(1-D(G(z)))]DCGAN关键实现
# 生成器网络
class Generator(nn.Module):def __init__(self, latent_dim100):super().__init__()self.main nn.Sequential(# 输入: (latent_dim, 1, 1)nn.ConvTranspose2d(latent_dim, 512, 4, 1, 0, biasFalse),nn.BatchNorm2d(512),nn.ReLU(True),# 输出: (512, 4, 4)nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(True),# 输出: (256, 8, 8)nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(True),# 输出: (128, 16, 16)nn.ConvTranspose2d(128, 1, 4, 2, 1, biasFalse),nn.Tanh() # 输出范围[-1,1]# 最终输出: (1, 28, 28)) def forward(self, input):return self.main(input)# 判别器网络
class Discriminator(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.main nn.Sequential(# 输入: (1, 28, 28)nn.Conv2d(1, 128, 4, 2, 1, biasFalse),nn.LeakyReLU(0.2, inplaceTrue),# 输出: (128, 14, 14)nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(256),nn.LeakyReLU(0.2, inplaceTrue),# 输出: (256, 7, 7)nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(512),nn.LeakyReLU(0.2, inplaceTrue),# 输出: (512, 3, 3)nn.Conv2d(512, 1, 3, 1, 0, biasFalse),nn.Sigmoid() # 输出概率) def forward(self, input):return self.main(input).view(-1)2.2 GAN训练技巧与可视化训练循环关键代码
for epoch in range(epochs):for i, (real_imgs, _) in enumerate(dataloader):# 训练判别器optimizer_D.zero_grad()# 真实图像损失real_loss criterion(D(real_imgs), real_labels)# 生成假图像z torch.randn(batch_size, latent_dim, 1, 1)fake_imgs G(z)fake_loss criterion(D(fake_imgs.detach()), fake_labels)d_loss real_loss fake_lossd_loss.backward()optimizer_D.step()# 训练生成器optimizer_G.zero_grad()g_loss criterion(D(fake_imgs), real_labels) # 骗过判别器g_loss.backward()optimizer_G.step()模式坍塌诊断与解决
- 现象生成器只产生少量模式样本
- 解决方案- 使用Wasserstein GAN (WGAN)- 添加多样性惩罚项- 尝试小批量判别(Minibatch Discrimination)生成过程可视化
# 固定潜在向量观察生成演变
fixed_z torch.randn(64, latent_dim, 1, 1)
sample_imgs G(fixed_z).detach()
grid torchvision.utils.make_grid(sample_imgs, nrow8)
plt.imshow(grid.permute(1, 2, 0))
plt.show()三、下午探索扩散模型原理与实践3.1 扩散过程数学描述前向扩散(加噪)
q(x_t|x_{t-1}) N(x_t; √(1-β_t)x_{t-1}, β_tI)
其中β_t是噪声调度反向去噪(生成)
p_θ(x_{t-1}|x_t) N(x_{t-1}; μ_θ(x_t,t), Σ_θ(x_t,t))DDPM简化训练目标
def diffusion_loss(model, x0, t):# 随机时间步t torch.randint(0, T, (x0.size(0),)# 计算加噪后的样本sqrt_alpha_bar extract(sqrt_alpha_bar_t, t, x0.shape)sqrt_one_minus_alpha_bar extract(sqrt_one_minus_alpha_bar_t, t, x0.shape)noise torch.randn_like(x0)xt sqrt_alpha_bar * x0 sqrt_one_minus_alpha_bar * noise# 预测噪声predicted_noise model(xt, t)# 计算损失return F.mse_loss(predicted_noise, noise)3.2 扩散模型实践使用Diffusers库生成图像
from diffusers import DDPMPipeline, DDPMScheduler# 加载预训练模型
pipe DDPMPipeline.from_pretrained(google/ddpm-cifar10-32)# 生成图像
image pipe().images[0]
image.save(generated_image.png)自定义采样过程
def sample_ddpm(model, shape, steps50):x torch.randn(shape)for t in reversed(range(steps)):t_tensor torch.full((shape[0],), t, dtypetorch.long)with torch.no_grad():pred_noise model(x, t_tensor)alpha_t alpha[t]alpha_bar_t alpha_bar[t]beta_t beta[t]if t 0:noise torch.randn_like(x)else:noise 0x (x - (1-alpha_t)/torch.sqrt(1-alpha_bar_t)*pred_noise)/torch.sqrt(alpha_t)x torch.sqrt(beta_t) * noisereturn x四、生成模型应用全景4.1 图像超分辨率实现# 使用ESRGAN (Enhanced Super-Resolution GAN)
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
model RRDBNet(num_in_ch3, num_out_ch3, num_feat64, num_block23)4.2 艺术风格迁移# 基于扩散模型的风格迁移
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe StableDiffusionPipeline.from_pretrained(runwayml/stable-diffusion-v1-5)
image pipe(Van Gogh style landscape).images[0]4.3 医学图像合成# 使用条件GAN生成CT扫描图像
class MedGAN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.encoder ... # 编码临床参数self.generator ... # 生成图像self.discriminator ... # 判别真实/生成五、学习总结与明日计划5.1 今日核心成果✅ 实现DCGAN并生成MNIST/Fashion-MNIST图像
✅ 理解扩散模型的前向/反向过程
✅ 使用Diffusers库完成图像生成
✅ 探索生成模型在超分辨率等场景的应用 5.2 关键问题记录❓ GAN训练不稳定的根本原因
❓ 扩散模型采样加速方法
❓ 生成结果的评估指标选择 5.3 明日学习重点- 图神经网络(GNN)基础概念
- 图卷积网络(GCN)实现
- 节点分类与图分类任务
- 图注意力网络(GAT)初探六、资源推荐与延伸阅读1. GAN Zoo各类GAN变体集合
2. Diffusion Models Beat GANs扩散模型里程碑论文
3. Stable Diffusion WebUI最强开源图像生成工具
4. 生成模型可视化交互式理解GAN训练 七、实践心得与伦理思考1. 生成模型调试技巧- GAN监控D_loss和G_loss的平衡- 扩散可视化中间去噪过程- 通用使用固定随机种子复现问题2. 伦理边界警示# 人脸生成伦理检查if task face_generation:assert has_ethical_approval, 需要伦理审查add_watermark(output_image)3. 实用代码片段# 潜在空间插值z1 torch.randn(1, latent_dim)z2 torch.randn(1, latent_dim)for alpha in torch.linspace(0, 1, 10):z alpha*z1 (1-alpha)*z2generated G(z)下篇预告《Day9图神经网络入门—非欧空间的数据智慧》
将探索社交网络、分子结构等图数据的深度学习处理方法
