技術創新是社會經濟發展的核心驅動力。繼以物聯網、云計算、大數據和移動互聯網為代表的信息技術之后，以深度學習為代表的人工智能技術蓬勃發展，其是社會經濟發展的新動能和新引擎，深度學習在農業生產、工業制造、經濟金融、社會管理等眾多領域產生顛覆性變革。生成式對抗網絡(Generative adversarial networks,GAN)作為一種新的生成式模型，已成為深度學習與人工智能技術的新熱點，在圖像與視覺計算、語音語言處理、信息安全等領域中展現出巨大的應用和發展前景。

生成式對抗網絡(GAN)具有比傳統機器學習算法更強大的特征學習和特征表達能力,基于GAN的三維生成是當前研究的熱點方向之一。

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據悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)正在布局生成式模型，其研發團隊正在研究基于生成對抗網絡的三維圖像生成算法。生成式對抗網絡(GAN)是一種有效的生成數據和創造智能的模型。基本的GAN模型在結構上由一個生成器(Generator)和一個判別器(Discriminator)組成。GAN的初始目的是基于大量的無標記數據無監督地學習生成器G，具備生成各種形態(圖像、語音、語言等)的數據能力。

WIMI微美全息基于生成對抗網絡的三維圖像生成算法通過對抗訓練的方式生成逼真的三維圖像。生成對抗網絡的三維生成是通過一個生成器和一個判別器的對抗訓練來實現的。生成器負責生成逼真的三維模型，而判別器則負責判斷生成器生成的三維模型是否真實。在訓練過程中，生成器不斷生成三維模型，判別器不斷判斷其真實性，直到生成器生成的三維模型無法被判別器區分為止，此時生成器的訓練就完成了。生成器可以根據輸入的噪聲向量生成不同的三維模型，從而實現三維模型的多樣性。

生成對抗網絡(GAN)的三維圖像生成的步驟主要包括：

數據準備：準備用于訓練的三維模型數據集，可以是真實的三維模型或者虛擬的三維模型。

結構設計：設計生成器和判別器的網絡結構。生成器負責生成逼真的三維模型，判別器負責判斷生成器生成的三維模型是否真實。

訓練模型：使用準備好的數據集對生成器和判別器進行訓練。在訓練中，生成器不斷生成三維模型，判別器不斷判斷其真實性，直到生成器生成的三維模型無法被判別器區分為止，此時生成器的訓練就完成了。

生成模型：訓練完成后，使用生成器輸入噪聲向量，生成逼真的三維模型。

優化模型：利用優化算法對生成的三維模型進行優化，使其更加逼真和真實。

隨著“生成對抗網絡”技術的不斷“進化”，其已從傳統的計算機視覺向其他方向擴展，在對抗樣本、數據增廣、遷移學習和創造智能等方面都展現出了巨大潛力，已成為深度學習與人工智能技術的新熱點。

WIMI微美全息基于生成對抗網絡的三維圖像生成算法的應用領域非常廣泛，其可為游戲開發、虛擬現實、建筑設計等領域提供重要的技術支持。在游戲開發中，可以使用生成對抗網絡生成逼真的三維角色模型、場景模型等，提升游戲的真實感和可玩性。在虛擬現實中，可以使用生成對抗網絡生成逼真的三維場景模型，提升虛擬現實的沉浸感。在建筑設計中，可以使用生成對抗網絡生成逼真的三維建筑模型，幫助設計人員進行建筑設計和規劃。

本文來源：財經報道網

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