AIGC实战——生成模型简介

　　AIGC实战：生成模型概述

1. 生成模型简介
2. 生成模型与判别模型的区别
   2.1 模型对比
   2.2 条件生成模型
   2.3 生成模型的发展
   2.4 生成模型与人工智能
3. 生成模型示例
   3.1 简单示例
   3.2 生成模型框架
4. 表示学习
5. 生成模型与概率论
6. 生成模型分类小结

　　生成式人工智能（, ）是一种旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创数据的人工智能方法。人工智能生成内容（, ）是生成式人工智能的一个具体应用，指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型的基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。最后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。

　　生成模型（ ）是机器学习的一个分支，通过训练模型以生成与给定数据集类似的新数据。换句话说，模型通过学习训练数据的分布特征，生成与之类似但又不完全相同的新数据。例如，在包含猫图片的数据集上训练一个生成模型，可以捕捉图像中像素之间的复杂关系，从而生成原始数据集中不存在的逼真图像。

　　为了构建生成模型，需要一个包含许多要生成的实例的数据集，这被称为训练数据（），其中每一个数据点称为一个观测值（）。每个观测值由许多特征（）组成，对于图像生成问题，特征通常是各个像素的像素值；对于文本生成问题，特征通常是单词或字母组合。我们的目标是构建一个模型，可以生成看起来像是使用与原始数据相同规则创建的新特征集。

　　生成模型还必须是概率性的（），而不是确定性的（），因为我们希望能够采样出具有不同变化的输出，而不是每次得到相同的输出。这意味着生成的图像应该具有不同的风格、角度和变化，而不是仅仅复制训练数据中的图像。如果我们的模型仅仅是一个固定的计算，例如训练数据集中每个像素的平均值，那么它就不是生成模型。

　　换句话说，我们假设存在某种未知的概率分布，其可以解释图像在训练数据集中存在（或不存在）的合理性。生成模型的目标是构建一个尽可能精确地模仿这个分布的模型，然后从中进行采样，生成看起来像是原始训练集中可能包含的新的、独特的样本数据。

　　2.1 模型对比
为了了解生成模型及其重要性，首先需要介绍判别模型。判别模型能够学到画作中的颜色、形状和纹理特征，以便判断画作是否由莫奈所绘制。而生成模型关注的是生成新图像，而非试图预测给定图像的标签。判别模型估计（ ）（即在给定输入的情况下输出 的概率），而生成模型估计（ ）（即生成给定输入 的观测值的概率）。总结而言，判别模型和生成模型是两种不同的机器学习方法：判别模型通过观测值预测标签，而生成模型通过学习数据分布来生成新的观测值。

　　2.2 条件生成模型
也可以构建生成模型来建模条件概率（ ）。例如，如果数据集包含不同类型的水果，可以训练生成模型仅仅生成苹果图像。需要注意的是，即使我们能够构建一个完美的判别模型识别莫奈的画作，但它仍然无法创作一幅具备莫奈风格的画作。相反，生成模型被训练用于从该模型中进行采样以生成具有高概率属于原始训练数据集的图像。

　　2.3 生成模型的发展
数年来，判别模型一直是推动机器学习发展的主要动力。然而，随着机器学习技术的发展，解决生成问题变得不再遥不可及。通过将机器学习应用于构建生成模型的新颖应用得到了快速发展。例如，图像生成模型在面部图像生成方面的研究进展显著。除了更容易解决的优势之外，判别模型在实际问题中的应用也比生成模型更广泛。但随着越来越多的公司开始提供面向特定业务问题的生成服务，生成模型的应用范围正在快速扩展。例如只需提供特定的主题材料就可以通过访问服务来生成原创博客文章等。同时，在游戏设计和电影制作等行业也逐渐得到应用。

　　2.4 生成模型与人工智能
除了实际应用外，还有三个更深层次的原因推动了生成模型的快速发展：首先从理论角度来看不应局限于对数据进行简单分类；其次在人工智能的其他领域如强化学习中取得进展；最后如果我们真的已经构建了一台具有与人类相媲美智能形式的机器那么其中必不可少的部分就是生成模型了。显然如何构建具备这种能力的机器对于我们了解大脑运作和人工智能至关重要了！

　　3.1 简单示例
首先使用一个简单示例展示生成模型的原理：在二维空间中根据 规则使用Pdata（ ） 训练点集并尝试预测二维空间中新的点x = (x1, x2) 使其看起来像是用相同规则生成的；根据已有数据点的知识选择一个位置构建pmodel（ ） 以估计该点可能出现的位置并随机选择框内一个点进行采样即可视为一个简单的示例。通过这种方式我们可以利用训练数据构建一个能够进行采样的简单表示来模拟分布进而快速适应新任务需求并提高效率！当然这只是一个初步介绍但为后续深入学习打下基础了！