生成式AI技术解析

生成式AI能够创造新内容,从图像生成到文本创作,正在改变创意产业。

核心技术

GAN(生成对抗网络)

GAN由生成器和判别器组成,通过对抗训练生成逼真内容。

# GAN架构示例
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 784),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, z):
        return self.model(z)

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 512),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(512, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, img):
        return self.model(img)

扩散模型

扩散模型通过逐步去噪生成高质量图像。

DDPM - 基础扩散过程
Stable Diffusion - 文本生成图像
DALL-E - OpenAI生成模型

应用场景

文本生成

GPT系列 - 自然语言生成
Claude - 对话AI助手
文章创作、代码生成

图像生成

艺术创作
产品设计
游戏素材生成

音频生成

音乐创作
语音合成
音效生成

未来发展

生成式AI正在向多模态融合方向发展,实现文本、图像、音频的统一生成。

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