1、Generative Adversarial Nets by Ian Goodfellow et al., 2014
这篇论文提出了生成对抗网络(GAN),这是生成式AI的一个重要里程碑。GAN通过生成器和判别器之间的博弈来生成逼真的图像。
2、Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation by Tero Karras et al., 2017
这篇论文介绍了渐进式增长技术,使得GAN能够生成高分辨率的图像,并且提高了训练的稳定性和生成图像的质量。
3、Improved Techniques for Training GANs by Tim Salimans et al., 2016
提出了几种改进GAN训练的方法,包括层次化抽样和特征匹配等技术。
4、ImagetoImage Translation with Conditional Adversarial Networks by Phillip Isola et al., 2016
这篇论文介绍了一种条件对抗网络(cGAN),用于图像到图像的翻译任务,如将马变成斑马或黑白照片上色。
5、StyleGAN: A StyleBased Generator Architecture for Generative Adversarial Networks by Tero Karras et al., 2018
这篇论文提出了一种新的生成器架构,称为StyleGAN,它通过引入风格信息来控制生成图像的细节。
6、BigGAN: Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis by Andrew Brock et al., 2018
这篇论文展示了如何在大规模数据集上训练GAN以生成高质量的自然图像。
7、Denoising Diffusion Probabilistic Models by Jonathan Ho et al., 2020
这篇论文提出了去噪扩散概率模型(DDPM),这是一种基于扩散过程的生成模型,近年来在图像生成领域取得了显著进展。
8、GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with TextGuided Diffusion Models by Prafulla Dhariwal et al., 2021
这篇论文介绍了GLIDE,一种文本引导的扩散模型,可以生成高度逼真的图像并支持图像编辑。
9、Imagen: A Large Language Model with Photorealistic TexttoImage Generation by Tom Brown et al., 2022
这篇论文描述了Imagen,一个大型语言模型,结合了强大的文本编码器和扩散模型,用于生成高质量的图像。