1. 生成对抗网络(GAN)
原理与应用:生成对抗网络由两部分组成——生成器和判别器,它们相互博弈以改进生成质量。生成器创建一个数据集的实例,而判别器评估这个实例与实际数据的差异。这一过程不断重复,直到生成器能够产生高质量的数据实例,这些实例足以欺骗判别器。
发展里程碑:自2025年首次提出以来,GAN已经推动了许多领域的革新,尤其是在图像生成上。例如,它被用于艺术创作、游戏、设计等,极大地推动了AI绘画的商业化发展。
技术挑战:尽管GAN在图像合成方面取得了令人瞩目的成就,但它在训练过程中的
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