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生成模型的秘密武器
上个月，GPT-4o 的图像生成功能爆火，引发了吉卜力风格的大讨论，也让生成式 AI 再次成为焦点。
在这背后，潜在空间作为生成模型的核心，激发了无限想象。知名研究者 Andrej Karpathy 分享了一篇来自 Google DeepMind 研究科学家 Sander Dielman 的文章，深入解析了生成模型（包括图像、音频和视频）如何借助潜在空间优化生成效率与质量。
文中，Dielman 将潜在变量比喻为“数据的精髓”，通过压缩复杂信息实现图像、语音等内容的生成。他还对比了变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）和扩散模型，展示了潜在变量如何助力这些模型生成逼真内容。
两阶段训练的秘密
训练生成模型通常分为两个阶段：
- 训练自编码器：编码器将输入信号映射到潜在表征，解码器则将潜在表征还原为输入域。
- 在潜在表征上训练生成模型：使用编码器提取训练数据的潜在表征，并直接在这些表征上训练生成模型。
在第二阶段，编码器参数被冻结，解码器仅在采样时发挥作用。这种两阶段方法通过压缩输入信号，聚焦于感知相关的内容，从而提高生成效率。
潜在表征的作用
潜在表征在生成模型中扮演着重要角色。例如，Dielman 参与开发的 WaveNet 利用潜在变量实现了高质量语音合成。此外，VQ-VAE 通过离散潜在空间提升了图像生成效率。
这些方法不仅提升了生成质量，还降低了模型复杂度，使生成模型更高效。
未来展望
尽管端到端方法在理论上更具吸引力，但当前潜在空间模型在效率和效果上的优势使其短期内难以被取代。不过，随着硬件和技术的进步，未来或许会出现更高效的单阶段生成模型。
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