⚠️ 以下所有内容总结都来自于 大语言模型的能力，如有错误，仅供参考，谨慎使用
🔴 请注意：千万不要用于严肃的学术场景，只能用于论文阅读前的初筛！
💗 如果您觉得我们的项目对您有帮助 ChatPaperFree ，还请您给我们一些鼓励！⭐️ HuggingFace免费体验
2025-04-10 更新
An Empirical Study of GPT-4o Image Generation Capabilities
Authors:Sixiang Chen, Jinbin Bai, Zhuoran Zhao, Tian Ye, Qingyu Shi, Donghao Zhou, Wenhao Chai, Xin Lin, Jianzong Wu, Chao Tang, Shilin Xu, Tao Zhang, Haobo Yuan, Yikang Zhou, Wei Chow, Linfeng Li, Xiangtai Li, Lei Zhu, Lu Qi
The landscape of image generation has rapidly evolved, from early GAN-based approaches to diffusion models and, most recently, to unified generative architectures that seek to bridge understanding and generation tasks. Recent advances, especially the GPT-4o, have demonstrated the feasibility of high-fidelity multimodal generation, their architectural design remains mysterious and unpublished. This prompts the question of whether image and text generation have already been successfully integrated into a unified framework for those methods. In this work, we conduct an empirical study of GPT-4o’s image generation capabilities, benchmarking it against leading open-source and commercial models. Our evaluation covers four main categories, including text-to-image, image-to-image, image-to-3D, and image-to-X generation, with more than 20 tasks. Our analysis highlights the strengths and limitations of GPT-4o under various settings, and situates it within the broader evolution of generative modeling. Through this investigation, we identify promising directions for future unified generative models, emphasizing the role of architectural design and data scaling.
图像生成领域已经迅速演变，从早期的基于GAN的方法发展到扩散模型，再到最近的统一生成架构，这些架构旨在弥合理解和生成任务之间的鸿沟。最近的进展，尤其是GPT-4o，已经证明了高保真度跨模态生成的可行性，但其架构设计仍然神秘且未公开。这引发了人们一个问题：对于这些方法来说，图像和文本生成是否已经成功整合到一个统一的框架中。在这项工作中，我们对GPT-4o的图像生成能力进行了实证研究，将其与领先的开源和商业模型进行了比较。我们的评估涵盖了四个主要类别，包括文本到图像、图像到图像、图像到3D和图像到X生成，涵盖超过20项任务。我们的分析突出了GPT-4o在不同设置下的优势和局限性，并将其置于更广泛的生成模型演变背景中。通过这项调查，我们为未来统一的生成模型指明了有前景的研究方向，并强调了架构设计和数据规模扩大的作用。
论文及项目相关链接
Summary
本文探讨了图像生成领域的快速演进，从早期的GAN方法到扩散模型，再到最新的统一生成架构。作者对GPT-4o进行了实证研究，评估其在图像生成方面的能力，并将其与领先的开源和商业模型进行对比。研究涵盖文本转图像、图像转图像、图像转3D和图像转X生成等四个主要类别，超过20项任务。本文总结了GPT-4o在不同设置下的优势和局限，并在更广泛的生成模型演变中定位它。
Key Takeaways
- 图像生成领域已从GANs发展到统一生成架构，旨在融合理解和生成任务。
- GPT-4o在高保真度多媒体生成方面的可行性已被证实，但其架构设计仍然神秘且未公开。
- GPT-4o在多种图像生成任务上表现出色，但仍有局限性。
- GPT-4o在不同设置下的表现反映了统一生成模型的有前途的发展方向。
- 架构设计和数据规模对统一生成模型的成功至关重要。
- 对GPT-4o的研究为未来的统一生成模型提供了有前途的启示。
点此查看论文截图
CKGAN: Training Generative Adversarial Networks Using Characteristic Kernel Integral Probability Metrics
Authors:Kuntian Zhang, Simin Yu, Yaoshu Wang, Makoto Onizuka, Chuan Xiao
In this paper, we propose CKGAN, a novel generative adversarial network (GAN) variant based on an integral probability metrics framework with characteristic kernel (CKIPM). CKIPM, as a distance between two probability distributions, is designed to optimize the lowerbound of the maximum mean discrepancy (MMD) in a reproducing kernel Hilbert space, and thus can be used to train GANs. CKGAN mitigates the notorious problem of mode collapse by mapping the generated images back to random noise. To save the effort of selecting the kernel function manually, we propose a soft selection method to automatically learn a characteristic kernel function. The experimental evaluation conducted on a set of synthetic and real image benchmarks (MNIST, CelebA, etc.) demonstrates that CKGAN generally outperforms other MMD-based GANs. The results also show that at the cost of moderately more training time, the automatically selected kernel function delivers very close performance to the best of manually fine-tuned one on real image benchmarks and is able to improve the performances of other MMD-based GANs.
本文提出了CKGAN，这是一种基于特征核积分概率度量框架的新型生成对抗网络（GAN）变体。特征核积分概率度量（CKIPM）被设计为两个概率分布之间的距离，旨在优化再生核希尔伯特空间中最大平均差异（MMD）的下界，因此可用于训练GAN。CKGAN通过将在生成的图像映射回随机噪声来解决模式崩溃的突出问题。为了省去手动选择核函数的麻烦，我们提出了一种软选择方法来自动学习特征核函数。在合成和真实图像基准测试集（MNIST、CelebA等）上进行的实验评估表明，CKGAN通常优于其他基于MMD的GAN。结果还表明，虽然训练时间适度增加，但自动选择的核函数在真实图像基准测试集上的性能与最佳手动微调核函数非常接近，并能够提高其他基于MMD的GAN的性能。
论文及项目相关链接
PDF Source codes are available at https://github.com/chuanxiao1983/CKGAN/
Summary
本文提出了基于特征核概率度量框架的CKGAN，这是一种新型生成对抗网络（GAN）变体。CKIPM作为两个概率分布之间的距离，旨在优化再生核希尔伯特空间中最大均值差异（MMD）的下界，从而可用于训练GAN。CKGAN通过映射生成的图像回到随机噪声来缓解模式崩溃的问题。为了省去手动选择核函数的麻烦，本文提出了一种软选择方法，可以自动学习特征核函数。在合成和真实图像基准测试集（如MNIST、CelebA等）上的实验评估表明，CKGAN通常优于其他基于MMD的GAN。结果还表明，虽然训练时间略长，但自动选择的核函数在真实图像基准测试集上的性能接近手动微调的最佳核函数，并能够提高其他基于MMD的GAN的性能。
Key Takeaways
- CKGAN是一种基于特征核概率度量框架的新型生成对抗网络（GAN）变体。
- CKIPM作为概率分布之间的距离，旨在优化MMD的下界，有助于提高GAN的训练效果。
- CKGAN通过映射生成的图像回随机噪声来缓解模式崩溃问题。
- 提出了一种软选择方法，可以自动学习特征核函数，无需手动选择。
- 实验评估表明CKGAN在多个基准测试集上表现优异，通常优于其他基于MMD的GAN。
- 自动选择的核函数性能接近手动微调的最佳核函数，并能够提高其他基于MMD的GAN的性能。
点此查看论文截图
Generative Adversarial Networks with Limited Data: A Survey and Benchmarking
Authors:Omar De Mitri, Ruyu Wang, Marco F. Huber
Generative Adversarial Networks (GANs) have shown impressive results in various image synthesis tasks. Vast studies have demonstrated that GANs are more powerful in feature and expression learning compared to other generative models and their latent space encodes rich semantic information. However, the tremendous performance of GANs heavily relies on the access to large-scale training data and deteriorates rapidly when the amount of data is limited. This paper aims to provide an overview of GANs, its variants and applications in various vision tasks, focusing on addressing the limited data issue. We analyze state-of-the-art GANs in limited data regime with designed experiments, along with presenting various methods attempt to tackle this problem from different perspectives. Finally, we further elaborate on remaining challenges and trends for future research.
生成对抗网络（GANs）在各种图像合成任务中取得了令人印象深刻的结果。大量研究表明，与其他生成模型相比，GANs在特征和表达学习方面更具优势，其潜在空间编码了丰富的语义信息。然而，GANs的巨大性能严重依赖于大规模训练数据的访问，当数据量有限时，其性能会迅速恶化。本文旨在概述GANs、其变体以及在各种视觉任务中的应用，重点关注解决数据有限的问题。我们通过分析先进GANs在有限数据状态下的实验，以及从不同角度提出解决此问题的方法。最后，我们进一步阐述了剩余的挑战和未来研究趋势。
论文及项目相关链接
Summary
生成对抗网络（GANs）在各种图像合成任务中展现出令人印象深刻的效果。研究证明，GANs在特征和表达学习方面比其他生成模型更强大，其潜在空间编码了丰富的语义信息。然而，GANs的出色性能严重依赖于大规模训练数据的获取，当数据量有限时，性能会迅速下降。本文旨在概述GANs、其变体、在各种视觉任务中的应用，重点关注解决数据有限的问题。通过实验分析前沿的GANs在有限数据状态下的表现，并从不同角度提出解决此问题的方法。最后，本文还详细阐述了剩余的挑战和未来的研究趋势。
Key Takeaways
- GANs在图像合成任务中表现出强大的性能。
- GANs的潜在空间富含语义信息。
- GANs的性能在很大程度上依赖于大规模训练数据。
- 在有限数据状态下，前沿的GANs表现分析。
- 多种方法被提出以解决数据有限的问题。
- 目前仍面临一些挑战，需要未来进一步研究。
点此查看论文截图
