Gen-ai 简明教程

GAN 可以用于生成难以与真实数据区分的合成图像。此应用程序在获取大量真实数据很昂贵或困难的情况下很有用。

研究人员可以使用合成数据来扩充数据集并训练机器学习模型。它增强了机器学习在各种任务（如分类、分割和对象检测）中的性能。

GAN 可以生成非常逼真的人像，包括现实世界中甚至不存在的人像，具有不同年龄、背景和表情等各种特征。我们可以在创建社交媒体头像、生成面部识别系统的训练数据等方面使用这些生成的面孔。

例如，我们有一个工具 Generated Photos ，它使用真实和合成数据集通过 AI 从头开始生成人像。以下是一个根据左侧提供的描述由该工具生成的照片示例。

GAN 可以生成高度逼真的物体、场景等图像。我们可以在虚拟现实 (VR)、游戏和内容创建等各种领域中使用这些生成的图像。例如，在建筑和室内设计中，建筑师可以使用 GAN 来生成建筑物和内部结构的逼真可视化。

DALL.E 3 就是这样的一个工具，它是由 OpenAI 开发的。它是一款由 AI 驱动的图像创建器，改变了建筑师生成视觉效果和扩展其设计的方式。

艺术家和动画师可以使用 GAN 生成具有不同风格和特征的卡通风格图像。这些生成的卡通图像可用于动画、漫画和角色设计。例如，我们有用于生成卡通人物的工具 Toonify 。

GAN，特别是条件 GAN，最适合将图像从一个域翻译到另一个域的任务。翻译图像包括将卫星图像转换为地图、将草图转换为逼真的图像或将白天场景转换为夜景等。例如， Kapwing.com 为我们提供了一个 AI 图像翻译工具。

GAN 可以根据文本描述或语义布局生成逼真的图像。例如，如果你提供房间的语义布局，GAN 可以生成该房间的逼真照片。这种技术在建筑可视化和室内设计领域很有用。

GAN 可以从非正面图像生成正面面视图。此应用程序在面部识别系统中很有用。例如， Picsart 是一个流行的工具，可用于生成 AI 面孔。

GAN，特别是 StyelGAN，可以生成新的人的姿势。此技术在动画、体育分析和虚拟试用应用程序中找到了最好的应用。例如，在体育分析中，GAN 可用于为运动员生成逼真的姿势，以分析他们的动作和技术。

GAN 可以从你提供给它的照片创建个性化的表情符号风格的图像。这有助于通过自定义视觉表达方式来增强通信平台。例如，你可以使用 “magickimg.com” 从照片中生成表情符号。

GAN 可用于图像超分辨率任务，其中低分辨率图像被转换为类似的高分辨率图像。

基于上下文信息，GAN 可以填充图像中缺失的部分。例如，使用 GAN 的图像修复技术可以重建照片中损坏的区域，这有助于在法医学调查或历史文件保存中恢复有价值的视觉信息。 Fotor.com 为我们提供了一个用于图像修复的 AI 工具。

基于视频中过去帧的给定序列，GAN 可以生成视频序列中逼真的未来帧。这有助于减少存储和传输视频所需的数据量。此技术对于娱乐和虚拟现实应用程序非常有用。

GAN 可以根据对象的 2D 图像生成逼真、高质量的 3D 模型，例如建筑物、汽车和人。我们可以在虚拟现实、视频游戏和计算机辅助设计 (CAD) 中使用它。我们有一个工具 Meshy 可以生成 3D 对象。

GAN 已被用于开发服装翻译系统，该系统将服装图像从一种设计转换为另一种设计。名为 Resleeve 的工具可用于此应用程序。它还提供免费试用。

GAN 为我们提供了不同面部属性之间的平滑变形。此功能使 GAN 对诸如年龄进展、性别转换和面部表情转换之类的应用程序很有用。例如， Toonify 也可用于面部变形。