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生成式AI在图像生成与编辑中的应用 (Diffusion Models等) 生成式AI在图像生成与编辑中的应用 (Diffusion Models等) 在数字艺术和创意领域，一场静悄悄的革命正在发生。传统的图像创作方式正逐渐被人工智能所颠覆，而这场变革的核心驱动力，便是生成式人工智能。它像一位技艺精湛的画家，又像一位精益求精的雕塑家，能够根据我们的指令，创造出栩栩如生的图像，甚至可以对现有图像进行天马行空的编辑和修改。本章节，我们将深入探索生成式AI在图像生成与编辑中的应用，重点聚焦于近年来大放异彩的扩散模型 (Diffusion Models) 及其它相关技术。 生成式AI的崛起：从GANs到Diffusion Models 图像生成领域并非一夜之间繁荣。早期的生成式模型，如变分自编码器 (Variational Autoencoders, VAEs) 和生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)，已经为我们展示了AI创造图像的潜力。 GANs：亦敌亦友的博弈 GANs 由生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator) 组成，两者如同棋逢对手的两位棋手，相互博弈，共同进步。生成器负责生成图像，试图以假乱真；而判别器则负责判断图像的真伪，努力识别生成器生成的图像。
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