| Autor: |
刘泽润(LIU Zerun) |
| Jazyk: |
čínština |
| Rok vydání: |
2023 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 50, Iss 6, Pp 651-667 (2023) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
1008-9497 |
| DOI: |
10.3785/j.issn.1008-9497.2023.06.001 |
| Popis: |
基于人工智能技术的生成内容（artificial intelligence generated content，AIGC）已成为当下的热门话题。在众多生成模型中，扩散模型因其高度可解释的数学特性及高质量和多样性的结果引起广泛关注，在条件引导的图像生成领域已取得显著成果，被广泛应用于电影、游戏、绘画和虚拟现实等领域，在文本引导的图像生成任务中，扩散模型不仅能生成高分辨率的图像，而且能保证生成图像的质量。首先介绍了扩散模型的定义和相关背景，然后重点介绍了扩散模型在条件引导的图像生成领域的发展历程和最新进展，最后探讨了扩散模型面临的挑战和潜在的发展方向，旨在为广大研究人员提供相关领域的研究概况和前沿动态。 |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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