University · Artificial Intelligence · Computer Vision
Generative Models for Vision: GANs, VAEs, and Diffusion Models in Image Synthesis
4 Abschnitte
Variational autöncoders (evidence lower bound, reparameterisation trick), generative adversarial networks (training dynamics, mode collapse, Wasserstein GAN), conditional generation (cGAN, SPADE), diffusion probabilistic models (DDPM, DDIM, score matching), latent diffusion models (Stable Diffusion), and evaluation metrics (FID, IS, LPIPS).
Inhaltsübersicht
- Variational Autöncoders: ELBO and the Reparameterisation Trick
- Generative Adversarial Networks: Training Dynamics and Wasserstein GAN
- Diffusion Probabilistic Models: DDPM, DDIM, and Score Matching
- Latent Diffusion Models, Stable Diffusion, and Evaluation Metrics
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