arXiv · ML· U-Chae Jun, Jaeeun Ko, Jiwoo Kang·· 11 小时前AI 评分23
Latent Diffusion-GAN：在自编码潜在空间进行对抗学习
Latent Diffusion-GAN: Adversarial Learning in the Autoencoded Latent Space
AI 导读
研究人员提出 Latent Diffusion-GAN (LD-GAN) 框架，将对抗学习无缝整合进扩散模型，利用预训练 VAE 作为基于能量的判别器，无需额外参数即可进行对抗训练。 该框架引入结构一致性能量对齐编码器与解码器特征，确保训练动态高效。实验表明 LD-GAN 在多个生成任务上显著优于 SOTA 基线方法，提升了样本保真度、感知锐利度与多样性。
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