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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 也许过去十年在计算机视觉和机器学习方面的突破是GANs(生成式对抗网络)的发明——这种方法引入了超越数据中已经存在的内容的可能性，是一个全新领域的敲门砖，现在称为生成式建模。然而，在经历了一个蓬勃发展的阶段后，GANs开始面临平台期，其中大多数方法都在努力解决对抗性方法面临的一些瓶颈。这不是单个方法的问题，而是问题本身的对抗性。GANs的一些主要瓶颈是: 图像生成缺乏多样性 模式崩溃 多模态分布问题学习 训练时间过长 由于问题表述的对抗性，不容易训练 还有另一系列基于似然的方法(例如，马尔可夫随机场)，它已经存在了相当长的一段时间，但由于对每个问题的实现和制定都很复杂，因此未能获得重大影响。其中一种方法是“扩散模型”
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