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摘要
在人工智能引领的浪潮下,生成模型的理论研究与应用不断获得成功,已经成为当前研究的热点之一.因此,系统地研究生成模型及其应用具有重要的意义.本文首先将生成模型分为基于显式密度和基于隐式密度的生成模型,并介绍每类模型中具有代表的生成模型,分析它们的优缺点.其次,从应用层面分4类重点介绍了生成对抗网络在图像生成中的研究进展,即通过噪声生成图像、文本生成图像、图像到图像转换和交互式操控图像生成.然后从可解释性、可控性、稳定性和模型评价方法 4个方面分析了生成对抗网络的理论研究进展.最后讨论了研究生成对抗网络潜在的突破口.
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