我要评论作者：禅与计算机程序设计艺术
generative capacity (aigc) has taken the technology world by storm in recent years, bringing forth innovative solutions that push the boundaries of what's possible with artificial intelligence. this blog aims to guide you through the journey from understanding the foundational concepts to practical implementation, highlighting the latest advancements and future prospects. by the end, you'll be equipped to leverage aigc technologies effectively for your projects or applications.
1. 背景介绍
随着深度学习的发展，生成式人工智能（generative ai）正成为科技界的一个新焦点。它的能力包括但不限于文本生成、图像合成、音频创作以及复杂数据集的模拟等。近年来，我们见证了诸如gans（生成对抗网络）、transformer模型、预训练大模型以及扩散模型等技术的崛起，在多个行业中掀起了创新浪潮。本文旨在深入探讨这些技术的核心概念、实现方式及其应用前景。
2. 核心概念与联系
2.1 生成式模型概述
生成式模型是一种统计模型，其目的是根据训练数据生成新的数据样本。这类模型通常分为两类：基于规则的生成模型（如隐马尔科夫模型、贝叶斯网）和基于概率的生成模型（如gmm
发表评论