技術(shù)創(chuàng)新是社會經(jīng)濟發(fā)展的核心驅(qū)動力。繼以物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)之后，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，其是社會經(jīng)濟發(fā)展的新動能和新引擎，深度學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)制造、經(jīng)濟金融、社會管理等眾多領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性變革。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative adversarial networks,GAN)作為一種新的生成式模型，已成為深度學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)的新熱點，在圖像與視覺計算、語音語言處理、信息安全等領(lǐng)域中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用和發(fā)展前景。

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)具有比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法更強大的特征學(xué)習(xí)和特征表達能力,基于GAN的三維生成是當(dāng)前研究的熱點方向之一。

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據(jù)悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)正在布局生成式模型，其研發(fā)團隊正在研究基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的三維圖像生成算法。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種有效的生成數(shù)據(jù)和創(chuàng)造智能的模型。基本的GAN模型在結(jié)構(gòu)上由一個生成器(Generator)和一個判別器(Discriminator)組成。GAN的初始目的是基于大量的無標記數(shù)據(jù)無監(jiān)督地學(xué)習(xí)生成器G，具備生成各種形態(tài)(圖像、語音、語言等)的數(shù)據(jù)能力。

WIMI微美全息基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的三維圖像生成算法通過對抗訓(xùn)練的方式生成逼真的三維圖像。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的三維生成是通過一個生成器和一個判別器的對抗訓(xùn)練來實現(xiàn)的。生成器負責(zé)生成逼真的三維模型，而判別器則負責(zé)判斷生成器生成的三維模型是否真實。在訓(xùn)練過程中，生成器不斷生成三維模型，判別器不斷判斷其真實性，直到生成器生成的三維模型無法被判別器區(qū)分為止，此時生成器的訓(xùn)練就完成了。生成器可以根據(jù)輸入的噪聲向量生成不同的三維模型，從而實現(xiàn)三維模型的多樣性。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的三維圖像生成的步驟主要包括：

數(shù)據(jù)準備：準備用于訓(xùn)練的三維模型數(shù)據(jù)集，可以是真實的三維模型或者虛擬的三維模型。

結(jié)構(gòu)設(shè)計：設(shè)計生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。生成器負責(zé)生成逼真的三維模型，判別器負責(zé)判斷生成器生成的三維模型是否真實。

訓(xùn)練模型：使用準備好的數(shù)據(jù)集對生成器和判別器進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練中，生成器不斷生成三維模型，判別器不斷判斷其真實性，直到生成器生成的三維模型無法被判別器區(qū)分為止，此時生成器的訓(xùn)練就完成了。

生成模型：訓(xùn)練完成后，使用生成器輸入噪聲向量，生成逼真的三維模型。

優(yōu)化模型：利用優(yōu)化算法對生成的三維模型進行優(yōu)化，使其更加逼真和真實。

隨著“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)的不斷“進化”，其已從傳統(tǒng)的計算機視覺向其他方向擴展，在對抗樣本、數(shù)據(jù)增廣、遷移學(xué)習(xí)和創(chuàng)造智能等方面都展現(xiàn)出了巨大潛力，已成為深度學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)的新熱點。

WIMI微美全息基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的三維圖像生成算法的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，其可為游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實、建筑設(shè)計等領(lǐng)域提供重要的技術(shù)支持。在游戲開發(fā)中，可以使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成逼真的三維角色模型、場景模型等，提升游戲的真實感和可玩性。在虛擬現(xiàn)實中，可以使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成逼真的三維場景模型，提升虛擬現(xiàn)實的沉浸感。在建筑設(shè)計中，可以使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成逼真的三維建筑模型，幫助設(shè)計人員進行建筑設(shè)計和規(guī)劃。

本文來源：財經(jīng)報道網(wǎng)

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