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通过扩散过程改进敌对能量模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为二元对抗训练（AT）的新方法，基于对抗训练的学习能量模型（EBMs）。该方法通过改进技术生成多样化和逼真的图像，并具有稳定训练和对抗鲁棒性。研究结果表明，AT方法是学习EBMs的竞争替代方法。
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关键要点
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本研究提出了一种基于对抗训练的学习能量模型（EBMs）的新方法。
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二元对抗训练（AT）学习了一种特殊类型的能量函数，建模数据分布的支持。
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AT 方法与基于 MCMC 的 EBMs 最大似然学习密切相关。
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研究提出了用于 AT 的改进技术，能够生成多样化和逼真的图像。
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AT 方法在图像生成性能上与显式 EBMs 竞争力强，且易于稳定训练。
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AT 方法特别适用于图像翻译任务，并展现强大的对抗鲁棒性。
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研究结果表明，AT 方法是学习 EBMs 的可行且竞争的替代方法。
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