扩散模型
扩散模型是生成式 AI 的新增内容，因其能够创建逼真的图像而广受赞誉。与其他生成式模型相比，这些模型采用了一种违反直觉的方法。它们不是从头开始生成图像，而是从真实图像开始，然后逐渐引入噪声，本质上将其转换为随机静态图像。
在训练过程中，扩散模型会在不同阶段接触各种图像及其相应的噪声版本。它学会预测去噪步骤，从模糊图像过渡到清晰图像。每一步，噪声都会减少，从而显示更详细的图像特征。它们提供多种输出，允许生成具有特定变化的图像。此外，与 GAN 等其他生成模型相比，它们拥有更稳定的训练过程，从而减少了模式崩溃等问题。
变分自动编码器 (VAE)
VAE 建立在自动编码器的基础上，自动编码器会压缩然后重建数据，并引入了一个潜在空间来捕捉输入数据的关键特征。与常规自动编码器不同，VAE 旨在学习潜在空间上的概率分布，从而允许在生成过程中产生更多样化的输出。
训练过程涉及两个关键组件：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为潜在空间中的表示，而解码器则重建原始数据。VAE 可以通过从学习到的潜在空间分布中采样随机点并将其输入到解码器中来生成新数据，从而产生类似于训练数据的新变体。
尽管训练很复杂，但 VAE 仍具有可解释性和可控生 巴林数据 成等宝贵优势，使其适合于图像或音乐生成等任务。
单峰模型
单模态模型是生成式 AI 的重要组成部分，专用于处理单一类型的输入和输出数据。它们专门处理特定数据格式（例如文本、图像或音频），并在同一模态内生成新的输出。
与多模态模型相比，单模态模型在设计和训练方面更简单、更高效，可在特定领域内实现高度优化的性能。然而，它们的应用范围有限，缺乏利用其他数据类型信息的能力。
多模态模型
多模态模型结合了文本、图像、声音和视频等不同类型的信息，以便更好地理解事物并生成混合了各种来源元素的输出。通过合并来自不同模态的数据，这些模型可以实现增强理解、提高性能和生成创意输出。