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类别应用方式面部正面视网生成人体新姿势生成描述通过大脸局部或侧面的照片可以生成完整的面部正面视图通过人体任意的一张照片生成具有全新奢势的照片-照片转卡通头像|将真实照片转换成与其类似的卡通头像重建具有特定特征的面部照片，例如头发颜色和风图像联照片编辑二格、面部表情甚至性别的变化2不同年龊面部图片生成|生成同一个人不同年龄(从年轻到年老)的面部照片将不同元素的照片进行混台，如田野、山脉等大型照片柄人台地理鱼构相柄各服装生成根据模特穿着服装的照片直接生成服装照片草图上色对服装饰品的线条草图进行上色图像人分辩率增强生成具有更高像素分辩率的输出图像收复照片填充填补照片中因某种原因被删除的区域文本生成图片输人对图片在颜色、对象、场景等方面的撒述，生成完全符合要求并且十分通真的图片多模态文本生成语音进行玄本向语音的转换网从多个

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节度的二维图片生成三维模型，如j与路模3人人维模通二中放过梅子的多前度二维图像进行三维重建加本预测视频中后续画面的内容，如海浪后续的波动、视频预测生成.大行进的轨迹等游戏关卡生成通过使用视频认戏甘卡数据牛成新的话戏关卡三节AI绘画的推动者Diffusion模型一、Diffusion模型的基本原理Diffusion模型是一类应用于细粒度图像生成的模型，尤其是在路模态图像的生成任务中，已逐渐奉代GAN成为主流。在2022年美国科罗拉多州博览会艺术比赛中击败所有人类画家、斩获数字艺术类冠军的AI创作画作《太空歌剧院》的底层技术模型就涉及Diffusion模型。传统的GAN虽然已经能较好地完成与图像相关的生成任务，但依然存在以下诸多问题。“需要同时训练生成器和判别器这两个深度神经网络，训练难度较大。“生成器的核心目标是骗过

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判别器，因而可能会选择走捷径，学到一些并不希望被学到的特征，模型并不稳定，有可能会生成奇怪的结果。“生成器生成的结果通常具备较差的多样性，因为具有多样性的结果不利于骗过判别器。为了解决这些问题，Diffusion模型尝试使用一种更加简单的方法生成图像。大家是否记得老式电视机信号不好时屏幕上闪烁的雪花。这些雪花是随机、无序、混乱的，因而被称为噪声。当电视机信和号不区和全人，直到最后屏幕完全被随机的噪声覆盖，图2-8就展示了这样一个在图像上增加噪声的演变过程那么换一个角度去思考，既然任何一张图像都可以在不断添加噪声后，变成一张完全随机的噪声网像，那我们能不能将这个过程翻转，让神经网络学习这个噪声扩散的过程2后逆辐扩散，把随机生成的噪声图像，逐渐转化为清晰的生成网像呢?Diffusion模型就是基于这个思想实现的。