不用GAN

最近，一项名为「直接上升合成」（DirectAscentSynthesis，DAS）的研究引起了广泛关注。这项研究挑战了我们对判别模型和生成模型的传统认知，揭示了判别模型中隐藏的强大生成能力。😮 传统上，判别模型主要用于分类和识别任务，而生成模型则专注于数据生成。DAS通过多分辨率优化等创新技术，成功地将判别模型转变为强大的图像合成工具。

DAS的核心观点是，判别模型内部实际上蕴含着丰富的生成知识。通过合适的优化技术，判别模型可以突破传统角色，成为强大的图像合成工具。以CLIP模型为例，它能够将图像映射到嵌入向量，这些嵌入向量不仅包含了图像的语义信息，还捕捉到了自然图像的结构特征。传统的反向映射尝试往往会遇到问题，生成的图像在数学上与目标嵌入向量匹配度很高，但在人类观察者眼中却像是毫无意义的噪声。😕

DAS的研究者们从中获得了灵感，他们认为这种看似的限制实际上是一个机会。在可能的反向映射空间中，既存在自然图像，也存在对抗模式。通过精心设计的优化方法，就有可能引导模型生成自然且有意义的图像，从而挖掘出判别模型中隐藏的生成能力。😃

DAS的关键创新在于多分辨率优化。它打破了传统优化直接在像素层面操作的局限，将图像分解为多个不同分辨率的组件进行同时优化。从正则化角度来看，多分辨率分解提供了一种自然的正则化方式。它通过强制不同分辨率之间的一致性，避免了优化过程中出现退化的高频解决方案，而这些高频噪声往往是传统对抗优化产生无意义图像的原因。同时，不同分辨率的组件能够在合适的尺度上捕捉语义信息，比如低分辨率组件可以把握图像的整体结构，高分辨率组件则专注于细节，从而使生成的图像在语义上更加连贯。😊

在优化目标的设定上，DAS通过衡量生成图像与目标描述（如文本描述对应的嵌入向量）的CLIP嵌入相似度来进行优化。梯度会根据不同分辨率组件的重要性自然地分布，进一步促进了生成过程朝着符合自然图像统计结构的方向发展。最终生成图像的功率谱遵循1/f²分布，这正是自然图像的典型特征，证明了多分辨率优化生成图像的有效性。😎

DAS实现细节中，研究者采用了几种技术来确保稳定且高质量的生成。数据增强研究发现，随机的x-y位移和像素噪声这两种简单的数据增强方式，与多分辨率先验协同工作，能够显著提升生成的稳定性和图像质量。单独使用其中任何一种增强方式效果都有限，但两者结合，就能为模型在优化过程中提供更多的变化和稳定性，使得生成的图像更加多样化且自然。更复杂的数据增强方式可能会进一步提高生成质量，这为后续研究留下了探索空间。😉

在处理图像位移时，DAS采用了一种独特的策略。与传统的填充方法不同，它在生成图像时，会将图像尺寸扩大为(H+2s)×(W+2s)，其中s是最大位移量。这样在进行位移增强时，图像就有了足够的缓冲空间，避免了因位移导致的边界问题。再将生成的图像中心裁剪为所需的H×W尺寸，确保图像的完整性和一致性。😄

为了进一步提高生成质量，DAS采用了模型集成的方法。它平均了三个不同的模型，以增强生成图像的多样性和质量。这种方法不仅提高了生成图像的稳定性，还使得生成的图像更加自然和多样化。😁

DAS的研究为我们提供了一个全新的视角，展示了判别模型在图像生成中的潜力。通过多分辨率优化和数据增强等技术，DAS成功地将判别模型转变为强大的图像合成工具，为未来的研究开辟了新的方向。😍