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2025-08-05 29 人工智能AI行业报告
VAE(Variational Autoencoder 变分自编码器)于2013年由Kingma和Welling提出,2015开始被应用于视频预测任务,通过 编码器将输入数据映射到潜在空间,然后通过解码器从潜在空间生成数据。VAE生成视频内容存在模糊等问题。 GAN(Generative Adversarial Networks,对抗生成网络)于2014年由Ian Goodfellow等人提出,2016年左右开始用于视频 生成,主要由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两部分组成,生成器负责生成数据,判别器负责判断数据的真 实性,两者在训练过程中不断竞争,生成器学习产生越来越真实的数据,而判别器学习更好地区分真假数据,通过两者相互博 弈来实现高质量图片或是视频的生成。对抗训练提升了生成内容的质量,但存在多样性有限、训练不稳定容易出现梯度消失和 模式崩溃等问题。VAE+GAN,VAE与GAN常常结合使用,使生成的视频内容更加多样化,并改善生成视频的清晰度和真实性。 基于GAN的视频生成产品包括VideoGAN、TGAN等。
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