GAN生成对抗网络
- GAN
- Stable Diffusion
- GAN生成对抗网络子啊2015年横空出世，在当时掀起了巨大轰动，很多人预研它将开创一个全新的学习范式，当时有一个很流行的说法：样本不够，GAN来凑。现如今，大模型当道，GAN的已逐步退出了历史舞台，但它的思想却被继承了下来，得以永存。
GAN
- G：生成器（造假）
- D：鉴别器（打假）
- 两个网络刚开始都没有任何的能力，它们在竞争中共同发展
- 最后把生成器拿出来，生成假样本
- 例子：
- 警察 VS 小偷
- 古董造假 VS 鉴宝师
- 生成器会模仿样本生成一个新的，它不是样本中的任何一个，却神似样本中的任何一个。
- 生成器的缺点：
- 开盲盒
- 无法精细化控制
Stable Diffusion
- Stable Diffusion 可以看做是 GAN 网络的升级版，它是一种扩散模型。
- https://stability.ai/news/stable-diffusion-3
- 开源项目——comfyUI: https://www.modelscope.cn/search?search=comfyUI
