AI 生成图片的原理主要有以下几类:

AI 生成图片的原理主要有以下几类:
基于生成对抗网络(GAN)的技术:GAN 是由两个神经网络组成的模型,一个是生成器(G),一个是判别器(D)。生成器的任务是根据输入生成一张图像,判别器的任务是判断一张图像是真实的还是生成的。两者相互博弈,不断提高生成图像的质量和真实性。GAN 有很多变种和应用,如 BigGAN、StyleGAN、CycleGAN 等。
基于变分自编码器(VAE)的技术:VAE 是由编码器(E)和解码器(D)组成的模型,编码器的任务是将输入图像压缩成一个隐向量(z),解码器的任务是将隐向量还原成一张图像。VAE 可以学习输入图像的潜在分布,并从中采样生成新的图像。VAE 也有很多变种和应用,如 Beta-VAE、InfoVAE、SketchVAE 等。
基于扩散模型(DM)的技术:DM 是由一个神经网络组成的模型,它的任务是将输入图像逐渐加入噪声,直到完全变成噪声图像,然后再逐渐去除噪声,恢复成原始图像或者新的图像。DM 可以学习输入图像的噪声分布,并从中逆向生成新的图像。DM 也有很多变种和应用,如 Disco Diffusion、DALL-E 2、Stable Diffusion 等。这些系统通过对海量图像的学习和分析,可以拼凑出令人惊叹的新照片,包含系统未见过的元素。(https://tuingai.com/

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