生成式AI的五大模型：VAEs、GANs、Diffusion、Transformers、NeRFs _生成式AI

为任务选择正确的GenAI模型需要了解每个模型使用的技术及其特定能力，下面请了解VAEs、GANs、Diffusion、Transformers和NerFs五大GenAI模型。
以前，大多数人工智能模型都专注于更好地处理、分析和解释数据。直到最近，在所谓的生成神经网络模型方面的突破带来了一系列用于创建各种内容的新工具，从照片和绘画到诗歌、代码、电影剧本和电影。
顶级 AI 生成模型概述研究人员在 2010 年代中期发现了新的生成 AI 模型的前景，当时开发了变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion）。2017年问世的转换器（Transformers）是一种突破性的神经网络，可以大规模分析大型数据集以自动创建大型语言模型（LLM）。2020 年，研究人员引入了神经辐射场（NeRF），这是一种从 3D 图像生成 2D 内容的技术。
这些快速发展的生成模型是一项正在进行的工作，因为研究人员所做的调整通常会导致巨大的进步，而且显著的进展并没有放缓。“模型架构在不断变化，新的模型架构将继续开发，”在加州大学伯克利分校任教的怀特说。
每个模型都有其特殊的能力，目前，扩散模型（Diffusion）在图像和视频合成领域表现异常出色，转换器模型（Transformers）在文本领域表现良好， GAN 擅长用合理的合成样本来扩充小数据集。但是选择最佳模型始终取决于特定的用例。
所有的模型都不相同，人工智能研究人员和ML（机器学习）工程师必须为适当的用例和所需的性能选择合适的一个，并考虑模型在计算、内存和资本方面可能存在的限制。
特别是转换器模型，推动了生成模型的最新进展和兴奋。“人工智能模型的最新突破来自对大量数据的预训练模型，以及使用自我监督学习来训练没有明确标签的模型，”数字化转型咨询公司UST的首席人工智能架构师Adnan Masood说。
例如，OpenAI的生成式预训练转换器系列模型是该类别中最大，最强大的模型之一，比如模型之一GPT-3包含175亿个参数。
顶级生成式 AI 模型的主要应用Masood解释说，顶级生成AI模型使用不同的技术和方法来生成新数据。主要功能和用途包括：

VAE使用编码器-解码器架构来生成新数据，通常用于图像和视频生成，例如生成用于隐私保护的合成人脸。
GAN 使用生成器和鉴别器来生成新数据，通常用于视频游戏开发中以创建逼真的游戏角色。
Diffusion添加然后消除噪声以生成具有高细节水平的高质量图像，从而创建近乎逼真的自然场景图像。
Transformer可以有效地并行处理顺序数据，以进行机器翻译、文本摘要和图像创建。
NeRF提供了一种使用神经表示的3D场景重建的新方法。

下面让我们更详细地介绍每种方法。
VAEVAE于2014年开发，旨在使用神经网络更有效地编码数据。
【生成式AI的五大模型：VAEs、GANs、Diffusion、Transformers、NeRFs】人工智能分析平台Sisense的AI负责人Yael Lev表示，VAE学会更有效地表示信息。它们由两部分组成：一个编码器（encoder），使数据更小，另一个解码器（decoder），使数据恢复到原始形式。它们非常适合从较小的信息中创建新示例，修复嘈杂的图像或数据，在数据中发现异常内容并填充缺失的信息。
然而，VAE也倾向于产生模糊或低质量的图像，UST的Masood说。另一个问题是，潜在空间（用于捕获数据结构的低维空间）错综复杂且具有挑战性。这些弱点可能会限制VAE在高质量图像或对潜在空间的清晰理解至关重要的应用中的有效性。VAE的下一次迭代可能会侧重于提高生成数据的质量，提高训练速度并探索其对顺序数据的适用性。

文章插图
GANsGANs于2014年开发，用于生成逼真的面部和打印数字。GAN 将创建真实内容的生成神经网络与用于检测虚假内容的判别神经网络对立起来。“逐步的，两个网络融合产生与原始数据无法区分的生成图像”普华永道全球人工智能负责人Anand Rao说。
GAN 通常用于图像生成、图像编辑、超分辨率、数据增强、风格传输、音乐生成和深度伪造创建。GAN的一个问题是，它们可能会遭受模式崩溃，其中生成器产生有限和重复的输出，使它们难以训练。Masood说，下一代GAN将专注于提高训练过程的稳定性和融合性，将其适用性扩展到其他领域，并开发更有效的评估指标。GAN也很难优化和稳定，并且对生成的样本没有明确的控制。