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例如，DALL-E 会屏的关键字，而 Stable Diffusion 则不会出现此类问题（尽管必须考虑道德问题）。 稳定扩散背后的底层技术是什么？我们如何将其应用于图像生成和业务中的其他应用？ 生成对抗网络简介 生成对抗网络 (GAN) 是一种 AI 算法，用于从给定分布生成新的数据样本。GAN 由Ian Goodfellow 等人于 2014 年发明，此后已用于各种任务，例如图像生成、文本生成和语音合成。

GAN 由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。 生成器网络负责生新加坡电报放映成新的数据样本，而鉴别器网络负责区分真实数据样本和生成的数据样本。这两个网络在零和游戏中一起训练，其中生成器的目标是欺骗鉴别器认为生成的数据是真实的，而鉴别器的目标是正确地将数据分类为真实的或生成的。 随着训练的进行，生成器网络学会生成越来越逼真的数据，而鉴别器网络则越来越善于区分真实数据和生成的数据。

结果是模型可以生成与真实数据样本难以区分的新数据样本。在每种情况下，目标都是生成逼真且多样化的新数据样本。 GAN 已用于各种任务，例如图像生成、文本生成和语音合成。图像生成是传统上机器学习算法难以完成的任务。然而，GAN 非常适合这项任务，因为它们能够生成逼真的图像。 使用人工智能进行图像生成的好处之一是，它可以用来创建传统方法无法创建的图像。