NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割
生成式 AI 允许在几分钟内生成新颖逼真的视觉、文本和动画内容。 据 Gartner 称，到 2025 年，生成式 AI 生成的数据将占所有生成数据的 10%。
作为 2022 年最重要的战略技术趋势之一，人工智能 (AI) 的这一分支具有广泛的应用，适用于不同行业，包括监控、医疗保健、营销、广告、教育、游戏、通信、播客等。
1、图像生成
借助生成式 AI，用户可以将文本转换为图像，并根据他们指定的设置、主题、风格或位置生成逼真的图像。 因此，可以以快速和简单的方式生成所需的视觉材料。
也可以将这些视觉材料用于商业目的，使 AI 生成的图像创作成为媒体、设计、广告、营销、教育等领域的有用元素。例如，图像生成器可以帮助平面设计师创作任何他们需要的图像。
上面这张人工智能生成的图像是根据“浮世绘风格的泰迪熊买杂货”的文字描述制作的。 资料来源：OpenAI Dall-E。
2、图像到照片的语义翻译
基于语义图像或草图，可以生成图像的真实版本。 由于其在诊断方面的促进作用，该应用程序对医疗保健部门非常有用。
上图为语义图像到照片翻译的示例。 资料来源：“基于训练的条件 GAN 生成合成空间分配概率布局”。
3、图像到图像的转换
它涉及转换图像的外部元素，例如颜色、介质或形式，同时保留其构成元素。
这种转换的一个例子是将日光图像转换为夜间图像。 这种类型的转换也可用于处理图像的基本属性（例如人脸）、为它们着色或改变它们的风格。
上图为面部属性操作的示例。 资料来源：“FAE-GAN：具有多尺度注意力归一化的面部属性编辑“。
4.图像分辨率增加（超分辨率）
生成式 AI 使用各种方法在现有内容的基础上创建新内容。 生成对抗网络 (GAN) 是其中一种方法。 GAN 由生成器和鉴别器组成，鉴别器创建新数据并确保它是真实的。 基于 GAN 的方法允许您通过超分辨率 GAN 创建图像的高分辨率版本。 此方法可用于生成高质量版本的档案材料和/或以高分辨率格式保存不经济的医学材料。 另一个用例是监视目的。
5、视频预测
基于 GAN 的视频预测系统可以：
- 理解视频的时间和空间元素
- 根据该知识生成下一个序列
- 区分可能序列和非可能序列
基于 GAN 的视频预测可以帮助检测安全和监控等广泛领域所需的异常情况。
上图中，C 列中描述了视频预测的示例。来源：“FutureGAN 回顾”。
6、3D 形状生成
在这个领域，研究仍在进行中，以创建高质量的 3D 版本的对象。 使用基于 GAN 的形状生成，可以根据与原始来源的相似性获得更好的形状。 此外，可以生成和操作详细的形状以创建所需的形状。
上图为GAN 生成和操作的 3D 形状示例。 资料来源：“SP-GAN：球面引导的 3D 形状生成和操作”。
7、文字转语音生成器
GAN 允许生成逼真的语音音频。 为了获得现实的结果，鉴别器充当训练者，对声音进行强调、调整和/或调制。
TTS一代有多种商业应用，如教育、营销、播客、广告等。例如，教育工作者可以将他们的讲义转换成音频材料，使其更具吸引力，同样的方法也可以帮助制作教育材料 对于视障人士。 除了免除配音师和设备的费用外，TTS 还为公司提供了语言和声乐曲目方面的多种选择。
8、语音到语音转换
生成式 AI 的音频相关应用涉及使用现有语音源生成语音。 通过 STS 转换，可以轻松快速地创建配音，这对游戏和电影等行业来说是有利的。 使用这些工具，可以在不聘请配音师的情况下为纪录片、广告或游戏生成配音。
9、音乐生成
生成式人工智能在音乐制作中也很有用。 音乐生成工具可用于为广告或其他创意目的生成新颖的音乐材料。 然而，在这种情况下，仍然存在一个重要的障碍需要克服，即由于在训练数据中包含受版权保护的艺术品而导致的版权侵权。
10、文本生成
研究人员呼吁 GAN 为最先进的 ML 算法的缺陷提供替代方案。 尽管 GAN 最初用于视觉目的，但目前正在接受培训以使其在文本生成中也很有用。 通过生成式 AI 创建对话、标题或广告通常用于营销、游戏和通信行业。 这些工具可用于实时聊天框，以便与客户进行实时对话或创建产品描述、文章和社交媒体内容。
11、代码生成
生成式AI的另一个应用是软件开发，因为它无需手动编码即可生成代码。 通过这种品质开发代码不仅适用于专业人员，也适用于非技术人员。
原文链接：Generative AI: Top 11 Applications in 2023
BimAnt翻译整理，转载请标明出处
