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AI繪圖，堪比真實(shí)照片的畫風(fēng)讓人驚嘆

發(fā)布時(shí)間：2024-08-15 16:36:23 瀏覽量：174次

以下圖片均由AI繪圖生成

AI生成圖片的原理是利用人工智能技術(shù)來模擬人類的繪畫過程，根據(jù)一些輸入，如文本、圖像、視頻等，來創(chuàng)造出新的圖像。AI生成圖片的技術(shù)有很多種，主要可以分為以下幾類：

  • 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的技術(shù)：GAN是一種由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的模型，一個(gè)是生成器（G），一個(gè)是判別器（D）。生成器的任務(wù)是根據(jù)輸入生成一張圖像，判別器的任務(wù)是判斷一張圖像是真實(shí)的還是生成的。兩者相互博弈，不斷提高生成圖像的質(zhì)量和真實(shí)性。GAN有很多變種和應(yīng)用，如BigGAN、StyleGAN、CycleGAN等。
  • 基于變分自編碼器（VAE）的技術(shù)：VAE是一種由編碼器（E）和解碼器（D）組成的模型，編碼器的任務(wù)是將輸入圖像壓縮成一個(gè)隱向量（z），解碼器的任務(wù)是將隱向量還原成一張圖像。VAE可以學(xué)習(xí)輸入圖像的潛在分布，并從中采樣生成新的圖像。VAE也有很多變種和應(yīng)用，如Beta-VAE、InfoVAE、SketchVAE等。
  • 基于擴(kuò)散模型（DM）的技術(shù)：DM是一種由一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的模型，它的任務(wù)是將輸入圖像逐漸加入噪聲，直到完全變成噪聲圖像，然后再逐漸去除噪聲，恢復(fù)成原始圖像或者新的圖像。DM可以學(xué)習(xí)輸入圖像的噪聲分布，并從中逆向生成新的圖像。DM也有很多變種和應(yīng)用，如Disco Diffusion、DALL-E 2、Stable Diffusion等。

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