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回答时间：2024-04-11 13:54
探索生成模型的艺术，从顺序依赖的自回归（AR）到非平凡的潜在变量表达。本文将带你领略一系列创新模型的风采，包括自回归模型如MADE、PixelRNN和WaveNet，以及潜在变量的VAE和VQ-VAE，它们在密度估计和数据生成中扮演关键角色。WaveNet的语音表现力令人瞩目，通过统计推断和参数化，它们解决了核心问题，如隐变量的MLE估计和不可导采样处理。
从Autoencoder视角看，VAE如同高阶特征的建筑师，通过重构误差和隐变量约束，VQ-VAE引入离散编码，避免了posterior collapse，通过学习代码书和承诺损失提升性能。
对比VAE，NFMs则通过变换技术，将简单分布转化为复杂数据，如RealNVP的affine coupling层和NICE的additive结构。Glow以更优化的结构扩展了这一理念，通过1x1可逆卷积和MAF与IAF的对比，展现其高效性。
GANs，尤其是f-GAN和WGAN，通过对抗学习生成逼真图像，尽管训练难题不断，但如WGAN的Wasserstein距离提供了更稳定的训练环境。BiGAN和VQ-GAN的结合，进一步提升了生成质量。
关于模型设计，NFMs、AR和VAE各有千秋。NFMs通过变换满足非负性和归一化，AR模型利用Bayes网络约束，VAE通过优化代理目标，如EBMs，通过指数形式探索数据的内在概率结构，但计算挑战重重。
score-based模型如扩散模型，通过SDEs描述，解决了采样难题，如DALL-E 2结合normalizing flow和diffusion技术，实现了文本驱动的图像生成。GLIDE则通过融合CLIP和Classifier-Free Guidance，推动了文本引导的图像生成新高度。
最后，通过CLIP的强大文本理解能力，结合超分辨率技术和T5-XXL LLM的深度学习，我们看到了生成模型在图像质量上的显著提升，以及针对train-test不匹配问题的创新策略。
生成模型的世界充满了无限可能，每一款新模型都在挑战传统，推动着前沿技术的边界。无论你是对自回归的顺序魔法着迷，还是对潜在世界的探索着迷，这里总有一款模型能满足你的创新欲望。
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