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图像生成：StableDiffusion：图像生成技术概论

1图像生成技术简介

1.11图像生成的历史背景

在图像生成技术的发展历程中，从最初的基于规则的方法到后来的统计模

型，再到深度学习时代的神经网络，技术的演进见证了计算机视觉领域的巨大

进步。早期的图像生成尝试主要依赖于手工设计的规则和模板，这种方法虽然

能够生成一些简单的图像，但缺乏灵活性和多样性。随着机器学习技术的兴起，

特别是生成对抗网络（GANs）的提出，图像生成技术进入了全新的阶段。GANs

通过两个神经网络的博弈过程，能够生成高度逼真的图像，极大地推动了图像

生成技术的发展。

1.22现代图像生成技术概述

现代图像生成技术主要基于深度学习，尤其是生成模型，如GANs、变分自

编码器（VAEs）、自回归模型等。这些模型能够从数据中学习到复杂的图像特征，

并利用这些特征生成新的图像。其中，GANs因其生成图像的高质量和多样性而

备受关注。GANs由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成图像，而判别

器则负责判断生成的图像是否真实。通过不断优化这两个网络，GANs能够生成

与真实图像难以区分的高质量图像。

1.2.1示例：使用PyTorch实现简单的GAN

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

fromtorchvisionimportdatasets,transforms

#定义生成器

classGenerator(nn.Module):

def__init__(self):

super(Generator,self).__init__()

self.main=nn.Sequential(

nn.Linear(100,256),

nn.ReLU(True),

nn.Linear(256,512),

nn.ReLU(True),

nn.Linear(512,784),

nn.Tanh()

1

)

defforward(self,input):

returnself.main(input).view(input.size(0),1,28,28)

#定义判别器

classDiscriminator(nn.Module):

def__init__(self):

super(Discriminator,self).__init__()

self.main=nn.Sequential(

nn.Linear(784,512),

nn.ReLU(True),

nn.Linear(512,256),

nn.ReLU(True),

nn.Linear(256,1),

nn.Sigmoid()

)

defforward(self,input):

input=input.view(input.size(0),-1)

returnself.main(input)

#初始化模型和优化器

G=Generator()

D=Discriminator()

optimizerG=optim.Adam(G.parameters(),lr=0.0002)

optimizerD=optim.Adam(D.parameters(),lr=0.0002)

#加载MNIST数据集

transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))])

data=datasets.MNIST(root=./data,train=True,download=True,transform=transform)

#训练循环

forepochinrange(100):

fori,(real_images,_)inenumerate(data):

#训练判别器

D.zero_grad()

real_images=real_images.view(real