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【深度学习】生成领域里，Normalizing Flow、GAN、VAE、Diffusion Models的区别是什么？

news 2025/7/1 17:00:22

文章目录

- - 1. Normalizing Flow
  - 2. GAN (Generative Adversarial Networks)
  - 3. VAE (Variational Autoencoders)
  - 4. Diffusion Models
  - 总结
  - 1. Normalizing Flow
  - - 公式
    - 代码示例
  - 2. GAN (Generative Adversarial Networks)
  - - 公式
    - 代码示例
  - 3. VAE (Variational Autoencoders)
  - - 公式
    - 代码示例
  - 4. Diffusion Models
  - - 公式
    - 代码示例
  - 总结

在生成模型领域，几种常见的方法之间有着不同的理论基础和实现机制。以下是对几种常见生成方法之间关系的详细分析：

1. Normalizing Flow

Normalizing Flow 是一种可逆变换的生成模型。其主要特点是可以精确计算生成样本的对数似然函数。Normalizing Flow 通过一系列可逆的变换将简单的分布（例如高斯分布）映射到复杂的目标分布，从而生成样本。每一步变换都是可逆的，因此整个过程是可逆的。这使得 Normalizing Flow 能够对生成样本进行精确的概率评估，从而可以明确写出对数似然函数。

2. GAN (Generative Adversarial Networks)

GAN 通过对抗学习的框架进行训练。其核心思想是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗博弈。生成器尝试生成与目标数据分布相似的样本，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。GAN 的训练目标是使生成器生成的样本无法被判别器识别为假样本。虽然 GAN 在生成高质量样本方面表现出色，但由于其对抗机制，GAN 没有明确的似然表达式，无法直接计算生成样本的对数似然函数。