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生成式人工智慧

模型類型

  • 生成對抗網絡(GANs):通過兩個神經網絡(生成器和鑒別器)的對抗訓練,生成高質量的圖像和其他數據。

  • 變分自編碼器(VAEs):使用編碼器和解碼器結構來生成數據,通常用於生成圖像和文本。

  • Transformer模型:例如GPT系列,用於生成自然語言文本,具備強大的上下文理解和生成能力。

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應用領域

  • 文本生成:如聊天機器人、自動寫作工具、程式碼生成器等。

  • 圖像生成:如圖片編輯、藝術創作、圖像增強等。

  • 音頻生成:如語音合成、音樂創作、音效生成等。

  • 視頻生成:如視頻編輯、動畫製作、深度偽造(Deepfake)等。

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技術優勢

  • 創造力增強:可以幫助人們快速生成創意內容,節省時間和精力。

  • 個性化:能夠根據用戶需求生成個性化內容,提高用戶體驗。

  • 自動化:大幅減少人力操作,實現內容自動生成和更新。

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未來發展趨勢

  • 多模態生成:結合文本、圖像、音頻等多種形式的生成,實現更加豐富的內容。

  • 實時生成:提高生成速度,實現實時互動生成內容。

  • 智能優化:通過智能算法優化生成過程,提高效率和效果。

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