Image-Generation-models

一套代码搞定多种生成模型，快速对比实验

这是一个用 PyTorch、PyTorch Lightning 和 Hydra 实现的生成模型集合，涵盖 GAN、VAE、扩散模型和自回归模型四大类。项目旨在为研究者和开发者提供统一、可复现的生成模型实现，解决不同模型间代码风格不统一、实验配置管理复杂的问题。核心能力包括：基于 Hydra 的灵活配置系统，支持快速切换模型和数据集；使用 PyTorch Lightning 简化训练流程，支持多 GPU 和日志记录；实现了多种经典生成模型，如 InfoGAN、PixelCNN 等。项目结构清晰，适合学习生成模型原理和进行实验对比。当前处于早期阶段，模型覆盖尚不全面，但代码组织规范，便于扩展。