本文探讨了在数据集有限的情况下可用于训练生成模型的六种迁移学习技术。文章重点介绍了在数据不足的情况下训练 GAN 和扩散模型等模型时面临的常见挑战，并提出了克服这些挑战的方法。所讨论的技术旨在通过利用现有的知识来提高模型的性能和效率。 AI
影响 提供了在数据稀缺的情况下改进生成模型训练的方法，有可能在数据受限的情况下促进更多的研究和开发。
排序理由 文章讨论了训练生成模型的研究技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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