常见大模型框架

生成对抗网络（GAN）类似框架

StyleGAN（及其变体StyleGAN2和StyleGAN3）：
开发者：NVIDIA
特点：能够生成极高质量的图像，广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。
BigGAN：
开发者：DeepMind
特点：在大规模数据集上训练的高质量图像生成模型，特别适用于高分辨率图像生成。
CycleGAN：
特点：用于图像到图像的转换任务，如风格迁移，无需成对的训练数据。
Pix2Pix：
特点：适用于图像到图像转换的任务，需要成对的训练数据。
DCGAN（深度卷积生成对抗网络）：
特点：使用深度卷积网络，改进了GAN的训练稳定性，广泛用于学习图像的特征表示。

变换器（Transformer）框架

ViT（Vision Transformer）：
开发者：Google
特点：首个将Transformer架构直接应用于图像分类的模型，以序列化的图像块作为输入。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：
开发者：Google
应用：自然语言处理领域，主要用于文本的理解和生成任务。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：
开发者：OpenAI
应用：自然语言处理领域，用于文本生成、翻译、摘要等多种任务。
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：
开发者：Google
特点：将所有自然语言处理任务转化为一个文本到文本的问题。
DETR（Detection Transformer）：
特点：用于对象检测，通过全局推理图像中的所有对象和它们之间的关系。
这些模型展示了在图像和文本生成、处理方面的广泛应用。在选择模型时，需要根据特定任务的需求和数据的特性来决定使用哪种类型的模型。