何恺明新作：简单框架达成无条件图像生成新SOTA！与MIT合作完成

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原标题：何恺明新作：简单框架达成无条件图像生成新SOTA！与MIT合作完成

关键字：图像,条件,表示,团队,模型

文章来源：量子位

内容字数：3534字

内容摘要：丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大佬何恺明还未正式入职MIT，但和MIT的第一篇合作研究已经出来了：他和MIT师生一起开发了一个自条件图像生成框架，名叫RCG（代码已开源）。这个框架结构非常简单但效果拔群，直接在ImageNet-1K数据集上实现了无条件图像生成的新SOTA。它生成的图像不需要任何人类注释（也就是提示词、类标签什么的），就能做到既保真又具有多样性。这样的它不仅显著提高了无条件图像生成的水平，还能跟当前最好的条件生成方法一较高下。用何恺明团队自己的话来说：有条件和无条件生成任务之间长期存在的性能差距，终于在这一刻被弥补了。那么，它究竟是如何做到的呢？类似自监督学习的自条件生成首先，所谓无条件生成，就是模型在没有输入信号帮助的情况下直接捕获数据分布生成内容。这种方式比较难以训练，所以一直和条件生成有很大性能差距——就像无监督学习比不过监督学习一样。但就像自监督…

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