图像合成
通过在大型数据集上训练的人工智能模型生成全新的图像，从噪声、文本或其他输入中产生逼真或艺术的视觉效果。
图像合成涵盖了创建新视觉内容而不是修改现有图像的所有人工智能技术。该领域从产生面部和纹理的早期 GAN（生成对抗网络）发展到从文本描述生成复杂场景的现代扩散模型。关键架构包括潜在扩散 (Stable Diffusion)、自回归变压器和针对速度优化的一致性模型。应用程序涵盖创意内容生成、用于训练其他人工智能模型的数据增强、时尚虚拟试穿和建筑可视化。合成图像的质量现在定期通过人类辨别测试，增加了围绕深度假货和内容真实性的创意机会和道德考虑。
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