GAN：生成式对抗网络
生成式对抗网络虽然概念上直接，但是其背后的理论值得深究。简单来说，GAN定义了两个网络，分别是生成网络$G(z;\theta_g)$和判别网络$D(x;\theta_d)$。生成网络基于先验分布$p_z(z)$生成数据$x$的分布$p_g$。判别网络用于判别样本来自于训练数据$x$而不是$p_g$的概率。
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Score-SDE：基于随机微分方程的分数估计扩散模型
扩散模型是一类概率生成模型，它通过注入噪声逐步破坏数据，然后学习其逆过程，以生成样本。目前，扩散模型主要有三种形式：去噪扩散概率模型[2,3] (Denoising Diffusion Probabilistic Models, 简称DDPMs)、基于分数的生成模型[4,5] (Score-Based Generative Models,简称SGMs)、基于随机微分方程估计分数的模型[6,7,8] (Stochastic Differential Equations,简称Score SDEs)。
SGMs：基于分数的生成模型
扩散模型是一类概率生成模型，它通过注入噪声逐步破坏数据，然后学习其逆过程，以生成样本。目前，扩散模型主要有三种形式：去噪扩散概率模型[2,3] (Denoising Diffusion Probabilistic Models, 简称DDPMs)、基于分数的生成模型[4,5] (Score-Based Generative Models,简称SGMs)、随机微分方程[6,7,8] (Stochastic Differential Equations,简称Score SDEs)。
DDPM：去噪扩散概率模型
扩散模型是一类概率生成模型，它通过注入噪声逐步破坏数据，然后学习其逆过程，以生成样本。目前，扩散模型主要有三种形式：去噪扩散概率模型[2,3] (Denoising Diffusion Probabilistic Models, 简称DDPMs)、基于分数的生成模型[4,5] (Score-Based Generative Models,简称SGMs)、随机微分方程[6,7,8] (Stochastic Differential Equations,简称Score SDEs)。