2023年AIGC行业报告：生成式AI下一颗最闪亮的星视频引擎(附下载)
今天分享的是：2023年AIGC行业报告：生成式AI下一颗最闪亮的星视频引擎（报告出品方：天风证券）
生成算法模型不断突破创新，下游应用场景不断拓展
基础的生成算法模型不断突破创新，基础能力日新月异，从国像向视频和3D扩展，更广泛地应用于下游应用场景
生成对抗网络(GAN)是早期最著名的生成模型之一，尽管在图像生成上产生了卓越的效果，但其训练常常受到梯度消失和模式崩溃等问题的影响。与GAN相比，扩散模型(Difusion Model)只需要训练“生成器”，，不需要训练别的网络(判别器、后验分布等)，训练时仅需模仿一个简单的前向过程对应的逆过程，实现简练过程的简化。扩散模型相对GAN来说具有更灵活的模型架构和更精确的对数似然计算，生成图像质量明显优于GAN，已经成为目前最先进的图像生成模型。
此前扩散模型主要适用于生成2D图像，23年Runwav的最新研究成果将扩散模型扩展到视频领域，在未加字幕的视频和配对的文本-图像数据的大规模数据集上训练出视频扩散模型。
NeRF(神经辐射场)的出现为3D场景生成带来了新的可能性，进一步拓宽生成算法领域下游的应用场景。NeRF(NeuralRadiance Field)是一种基于神经网络的 3D 重建技术，不同于传统的三维重建方法把场景表示为点云、网格、体素等显式的表达NeRF将场景建模成一个连续的 5D 辐射场隐式存储在神经网络中，输入多角度的 2D 图像，通过训练得到神经辐射场模型，根据模型渲染出任意视角下的清晰照片。
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