生成式人工智能

PyTorch实战（7）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)实践详解生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 最早由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，其中“对抗”一词指的是两个神经网络之间在零和博弈框架下相互竞争的特性。生成器试图创建与真实样本无法区分的数据样本，而判别器则试图区分生成器生成的样本与真实样本。GAN 模型可以生成多种形式的内容，从几何形状和数字序列到高分辨率的彩色图像，甚至逼真的音乐作品。在本节中，我们将介绍 GAN 的理论基础。然后，介绍如何使用 PyTorch 从零开始构建 GAN，以

武汉唯众智创

利用ChatGPT实现的生成式人工智能自动化控制系统随着信息化与智能化时代的到来，人工智能（AI）技术迅猛发展，正在深刻地重塑各行业的运营模式。在这一背景下，生成式人工智能（Generative AI）以其卓越的创造力和广泛的应用潜力，日益成为研究的前沿。特别是在自动化控制领域，集成了生成式AI技术的系统正逐渐成为研究的焦点。

人工智能培训咨询叶梓

生成式人工智能在无人机群中的应用、挑战和机遇人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处无人机群在执行人类难以或危险任务方面有巨大潜力，但在复杂动态环境中学习和协调大量无人机的移动和行动，对传统AI方法来说是重大挑战。生成式人工智能（Generative AI, GAI），凭借其在复杂数据特征提取、转换和增强方面的能力，为解决无人机群的挑战提供了巨大潜力。本论文由Guangyuan Liu、Nguyen Van Huynh、Hongyang Du等多位学者共同撰写，旨在全面调研GAI在无人机群中的应用、挑战和机遇。

了解生成对抗网络 (GAN)人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经彻底改变了从医疗保健到娱乐等许多领域。近年来最令人兴奋的发展之一是生成对抗网络 (GAN)。GAN 因其能够生成逼真的图像、视频甚至音乐而广受欢迎。本博客旨在为初学者提供一份指南，帮助他们了解 GAN、其组件、工作原理及其应用。

Stable Diffusion V3测评3月5号，Stability AI发布了介绍Stable Diffusion V3的研究论文，链接地址：戳我

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Talk | UCSB博士生赵宣栋：生成式AI时代的水印技术本期为TechBeat人工智能社区第546期线上Talk！北京时间11月15日(周三)20:00，UC Santa Barbara博士生—赵宣栋的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！