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Generative AI（生成式人工智能）是指一类人工智能技术，它可能生成新的数据、图像、语音、视频、音乐等内容，从而扩大人工智能零碎的利用范畴。Generative AI 在最近几年失去了宽泛的钻研和利用，其中最驰名的就是深度学习模型中的生成式模型。这些模型通常应用一种叫做“生成反抗网络（GANs）”的技术，它由一组生成模型和一组判断模型组成，可能训练出高质量的、实在的数据。除了 GANs 之外，还有很多其余类型的生成式模型，比方自编码器（Autoencoders）、变分自编码器（Variational Autoencoders）和生成式反抗网络（Generative Adversarial Networks）等。
Generative AI 技术能够利用于许多不同的畛域，包含计算机视觉、自然语言解决、音乐创作、虚拟现实和视频游戏等。上面是一些利用示例：
- 图像生成
图像生成是 Generative AI 技术中最为广泛的利用之一。GANs 能够通过对实在图像的学习来生成真切的图像。例如，GANs 能够学习生成人脸、汽车、城市风光等图像，这些图像看起来十分真切，能够用于游戏、电影和虚拟现实等利用。
- 语音合成
Generative AI 技术能够用于语音合成，即生成真切的语音。例如，通过学习人类的语音特色，生成式模型能够生成真切的语音，从而用于虚构助手、语音翻译等利用。
- 自然语言生成
自然语言生成是一种 Generative AI 技术，能够生成真切的自然语言文本。例如，能够应用自然语言生成技术来生成新闻报道、广告文案、诗歌等文本内容。
- 音乐生成
Generative AI 技术能够用于生成音乐。通过学习不同类型的音乐，生成式模型能够生成新的音乐曲目，这些曲目能够用于音乐创作、广告音乐等利用。
- 虚拟现实
Generative AI 技术能够用于虚拟现实中的环境和角色生成。例如，通过学习真实世界中的环境和角色，生成式模型能够生成真切的虚拟环境和虚构角色，这些环境和角色能够用于游戏、培训和教育等利用。
生成式人工智能（Generative AI）是人工智能（AI）畛域的一个重要分支，它旨在通过训练模型来生成新的、与训练数据类似的内容。与其余类型的 AI（如分类器、预测器等）次要关注辨认和预测现有数据的模式不同，生成式 AI 着重于发明新的、有创意的数据。生成式 AI 在图像、文本、音频、视频等多种畛域都有宽泛的利用。
生成式 AI 的外围在于学习数据的潜在散布，从而可能生成与训练数据具备类似特色的新样本。在实现过程中，生成式 AI 通常须要大量的数据来进行训练，以便捕捉到数据中的潜在构造。训练好的模型能够在给定某些输出条件时生成肯定品质的输入，从而实现从设计图案到主动撰写文章等宽泛的利用。
生成式 AI 的技术办法有很多，其中最驰名的是生成反抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。以下将对这两种办法进行简要介绍。
- 生成反抗网络（GANs）
生成反抗网络（GANs）是由 Ian Goodfellow 于 2014 年首次提出的一种生成式 AI 办法。GANs 由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判断器（Discriminator）。生成器的工作是生成与训练数据类似的新样本，而判断器的工作则是判断生成的样本是否来自实在数据。在训练过程中，生成器和判断器互相反抗，生成器试图生成越来越真切的样本，而判断器则努力提高辨认真切和生成样本的能力。这个过程能够类比于一场博弈，最终使得生成器产生的样本越来越难以辨别真伪。
- 变分自编码器（VAEs）
变分自编码器（VAEs）是另一种宽泛应用的生成式 AI 办法。VAEs 是一种概率生成模型，它将输出数据编码成一个潜在变量空间，而后从这个空间中采样并解码以生成新的数据。VAEs 的关键在于它应用了变分推理（Variational Inference）办法来近似潜在变量的后验散布，从而使得咱们能够在训练过程中优化这个近似散布。VAEs 相较于 GANs 在训练稳定性方面具备肯定劣势，但生成样本的品质通常略逊于 GANs。