SkyLi0n(sedielem)：转发SkyLi0n：2024年GAN是否能超越扩散模型？是的！
齐思GPT
2024-12-14 00:00:00
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在Sander Dieleman最近的一条推文中，引发了关于生成对抗网络（GANs）未来与扩散模型的讨论。推文提到了一项预测，即尽管过去受到批评，到2024年，GANs可能会胜过扩散模型。这一对话是人工智能社区内关于生成模型演变的更大争论的一部分，这些模型对于诸如图像生成和增强等任务至关重要。推文暗示了对GANs兴趣的复苏，暗示着可能会挑战当前扩散模型的主导地位的重大进展。对于人工智能和机器学习领域的爱好者和专业人士来说，这条推文可能预示着生成模型研究和发展中的重要转变。
在Sander Dieleman最近的一条推文中，引发了关于生成对抗网络（GANs）未来与扩散模型的讨论。推文提到了一项预测，即尽管过去受到批评，到2024年，GANs可能会胜过扩散模型。这一对话是人工智能社区内关于生成模型演变的更大争论的一部分，这些模型对于诸如图像生成和增强等任务至关重要。推文暗示了对GANs兴趣的复苏，暗示着可能会挑战当前扩散模型的主导地位的重大进展。对于人工智能和机器学习领域的爱好者和专业人士来说，这条推文可能预示着生成模型研究和发展中的重要转变。-Sander Dieleman在推特上谈到了GAN在2024年超越扩散模型的潜力。
-推文提到了一篇题为“#2200：GAN死了；GAN长寿！现代GAN基准！”的论文
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