生成式人工智慧

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。

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。

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。

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。