深度学习机器视觉与生成式AI 「云集|职挂云帆」ML学习小组

深度学习与机器视觉的结合是一场革命性的融合，引领着人工智能领域的巨大进步。深度学习通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建了多层次的神经网络结构，使计算机能够自主地从大量数据中学习和提取特征。机器视觉则致力于让计算机具备类似人类视觉的能力，即通过分析图像和视频来理解和解释视觉信息。深度学习为机器视觉提供了强大的工具和算法，使计算机能够以前所未有的准确度和速度来执行各种视觉任务，例如图像分类、目标检测、语义分割等。

生成式AI从GAN（生成对抗网络）、VAE（变分自编码器）到Diffusion Models（扩散模型），经历了逐步演化和改进的过程。GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性框架，通过互相博弈的方式使生成器逐渐提高生成的真实度，从而生成逼真的图像、音频或文本等内容。接着，VAE引入了概率模型的思想，通过对数据进行潜在空间的建模，实现更加灵活和可控的生成过程。

最近，Diffusion Models成为生成式AI领域的新宠。Diffusion Models以概率演化的方式逐渐将噪声信号转化为真实样本，通过多次迭代的扩散过程，实现了高质量的图像和视频生成。这种方法在图像修复、超分辨率重建等任务上展现出了强大的能力。生成式AI的不断进化，从简单的生成到逐步掌握更高级的语义和结构信息，推动了计算机创造力的进一步发展，并在艺术、设计、娱乐等领域产生了深远影响，同时也提出了伦理和隐私等新的挑战，需要我们审慎地探索和应对。

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