AIGC专题：AIGC产业研究报告2023-图像生成篇（附下载）
今天分享的AIGC系列深度研究报告：《AIGC产业研究报告2023-图像生成篇》。
（报告出品方：易观分析）
报告共计：16页
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》
序言
图像作为人工智能内容生成的一种模态，一直在 AIGC 领域中扮演着重要角色，由于图像生成应用的广泛性和实用性，使其受到学术界和产业界相当多的关注。近年来，图像生成技术也取得了很多关键性突破，从经典的 GAN 技术到目前主流的扩散模型，以及在此基础上不断选代出性能更强、生成效果更好的算法和模型，极大拓展了图像生成技术的应用领域和发展前景。而在进行商业化落地时，生成速度和稳定性的提升、可控性和多样性的增强，以及数据隐私和知识产权等问题，也需要在图像生成向各行各业渗透的过程中进行解决和探索。
本报告将聚焦于图像生成的技术发展和产业应用情况，提出影响模型应用能力的关键因素、商业化过程中的落地挑战，并展望未来的发展方向，以期为 AIGC 领域的应用开发者和使用者提供参考和借鉴。
1.定义
图像生成是指运用人工智能技术，根据给定的数据进行单模态或跨模态生成图像的过程。根据任务目标和输入模态的不同，图像生成主要包括图像合成(image composition)，根据现有的图片生成新图像 (image-to-image)，以及根据文本描述生成符合语义的图像 (text-to-image)等。
2.主要类型和应用领域
根据图像构成的类型，图像按照颇色和灰度的多少可以分为二值图、灰度图、索引图和 RGB 图,图像生成模型可实现不同图像类型的转换。
在实际应用中，模型的效果表现主要体现在生成图像的质量和图像的多样性，其在平面设计、游戏制作、动画制作等领域均有广泛的应用，另外，在医学影像合成与分析，化合物合成和药物发现等方面，图像生成也具有很大的应用潜力。
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