图像生成（Image Generation）是指使用计算机算法和模型从已有数据或随机噪声中生成新的图像的过程。这些图像可以是真实的照片、绘画、3D渲染或者是完全想象的图像。图像生成技术涵盖了多种算法，包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、扩散模型等。
在图像生成过程中，深度学习和人工智能技术起到了关键作用。例如，GANs通过生成网络（Generator）和判别网络（Discriminator）的不断博弈来生成逼真的图像。扩散模型则通过逐步添加和去除噪点来生成高质量的图像。此外，图像生成还可以从文本描述中生成图像，如OpenAI的DALL-E模型，它将文本描述编码成向量，然后利用生成器网络生成对应的图像。
图像生成不仅限于艺术创作，还广泛应用于各种实际场景，如游戏资产生成、虚拟现实、增强现实等领域。随着计算能力的提高和算法的进步，图像生成技术在计算机视觉领域取得了显著进展，并展现出巨大的潜力
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