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第43卷第15期/2023年8月/光学学报特邀综述
从感知到创造:图像视频生成式方法前沿探讨
林倞,杨斌斌*
中山大学计算机学院,广东广州510006
摘要随着计算机软硬件的迅速发展,人工智能(AI)模型在感知型任务中实现了接近或者超越人类能力的性能水平。
然而,为了开发能够全面理解世界的成熟AI系统,模型必须能够生成视觉概念,而非仅仅是识别它们。首先全面概述现
有的生成框架,其中包括对抗生成网络、变分自动编码器、流模型和扩散模型;然后,回顾最近在图像和视频生成方面的
最新进展,并讨论它们的局限性;最后,提出改进现有视觉生成模型的可行策略,并概述有前途的未来研究方向。这些讨
论和探究对推动视觉生成建模领域的发展和全面挖掘AI系统在视觉概念生成领域的潜能具有重要的意义。
关键词人工智能模型;视觉生成建模;扩散模型;图像和视频生成
中图分类号TP391文献标志码ADOI:10.3788/AOS230758
从技术角度上来看,感知模型只需要利用神经网
1引言
络拟合现有的数据分布的决策边界,将一个分布划分
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[14]
人工智能(AI)作为计算机科学技术领域的一为多个子分布(对应于分类任务),而不需要考量数据
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[58][3031][3237]
个分支,研究的是如何让计算机通过与环境交互进分布是如何产生的。而对于生成式AI,则需
行经验性学习后,获得类似人类的智能并能够在特定要站在一个更高的角度,全面地剖析真实数据分布的
的任务中做出合理的推断与决策。由于飞速进步的计各种数学特征,进而通过参数优化的方式来得到一个
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[910][11
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