人工智能 (AI) 正在变革图像生成领域，使我们能够以以前无法想象的方式创建视觉杰作。本文将探讨与 AI 生成图像相关的关键术语，提供一个全面且易于理解的指南，帮助您掌握创造令人惊叹的数字艺术的语言。
生成对抗网络 (GAN)
GAN 是一种 AI 模型，它使用两个神经网络来生成新的数据，例如图像。一个网络称为生成器，负责创建新的图像，而第二个网络称为判别器，负责区分生成图像和真实图像。通过对这两者进行训练，生成器学会了创建出色的图像。
变压器
变压器是一种神经网络架构，最初用于自然语言处理任务。它已成功应用于图像生成，能够处理图像中的序列数据并生成具有连贯性的、高质量的图像。
扩散模型
扩散模型采用逐步添加噪声和反转过程来生成图像。通过将噪声添加到图像并将它逐渐去除，模型学会了从噪声数据中创建逼真的图像。
图像生成器
图像生成器是结合 GAN、变压器和扩散模型等 AI 技术的应用程序或工具。这些工具允许用户通过输入提示、调整参数和使用各种编辑功能来生成自定义图像。
提示
提示是引导图像生成器生成特定类型图像的文本描述。提示的质量对于生成图像的最终结果至关重要，因为它们提供了模型创建图像所需的信息和指导。
种子
种子是一个随机数，用于初始化 AI 模型。它影响生成图像的随机性，并允许用户通过使用不同的种子来生成不同的图像。
超参数
超参数是图像生成器中可配置的参数，例如学习率、 批次大小和迭代次数。这些参数会影响模型的训练过程和生成图像的质量。
负样本采样
负样本采样是一种训练 GAN 的技术，它涉及选择判别器最不擅长的样本作为负样本。通过专注于解决判别器的薄弱点，这种技术可以提高模型的整体性能。
生成器损失和判别器损失
生成器损失和判别器损失是用于训练 GAN 的目标函数。生成器损失鼓励生成器生成逼真的图像，而判别器损失鼓励判别器准确区分生成的图像和真实图像。
图像增强
图像增强是生成图像后应用的技术，以提高图像的质量。这些技术包括调整颜色、调整大小、添加滤镜和去除噪声。
结论
了解人工智能生成图像的关键术语对于充分利用这些强大的工具并创造令人惊叹的视觉杰作至关重要。通过掌握 GAN、变压器、扩散模型和图像生成器的语言，您可以释放您的创造力，探索以前未知的图像生成可能性。无论您是艺术家、设计师还是爱好者，了解这些概念将帮助您开启数字艺术的新篇章。
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