26、生成式 AI 可视化：从基础到应用

生成式 AI 可视化：从基础到应用

生成式 AI 概述

生成式 AI 近年来在多个领域展现出强大的能力，如电影和视频制作等。它与 20 世纪 90 年代的计算机图形图像（CGI）技术对好莱坞电影的影响相比，有着更具颠覆性的变革潜力，将为多个行业带来巨大的改变。

目前，生成式 AI 甚至已经能够创作艺术作品并在艺术竞赛中获奖，但关于 AI 创作艺术作品的版权归属问题引发了争议。美国法院裁定，只有人类才能为其作品获得版权，相关报道可查看： AI 生成艺术无法获得版权，美国法院称 。

生成式 AI 与 GANs

生成式 AI 是一个广泛的术语，涵盖了任何旨在生成新数据样本的机器学习模型，包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和受限玻尔兹曼机（RBMs）等。

以下是几种常见的生成式 AI 模型及其简要描述：
- 概率图模型 ：使用图来表示和映射数据中各种随机变量之间的依赖关系，例如隐马尔可夫模型和贝叶斯网络。
- 变分自编码器（VAEs） ：一种神经网络架构，学习以一种编码表示可用于生成新的、相似数据的方式对数据进行编码和解码。
- 受限玻尔兹曼机（RBMs） ：具有两层（可见层和隐藏层）的神经网络，学习输入数据的概率模型。