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从深度学习到生成式大模型——论影视制作中的人工智能技术

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目的:人工智能技术不断发展,在影视制作中的应用越来越广泛,从早期在后期制作中的有限参与发展到介入影视制作全过程,特别是近年来文生图和文生视频等生成式大模型呈现出前所未有的创造性.文章对从深度学习到生成式大模型的关键技术进行深入解析,旨在推动人工智能技术在影视制作中的广泛应用.方法:文章从人工智能技术的跨模态应用出发,深入分析文生图和文生视频等生成式大模型的底层技术结构,并结合深度学习技术的发展进化,对Transformer模型和生成模型进行解析.对Transformer模型,通过与卷积神经网络对比,重点分析其注意力机制的计算优势和向视觉领域的拓展方式.对生成模型,比较了流行的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和扩散模型三种类型,并结合生成式大模型分析其应用.结果:Transformer模型以自主力机制改变了深度学习的技术架构,在自然语言处理和视觉领域都取得了极大成功,触发了大模型和跨模态应用.生成式模型是高质量图像生成力的核心,Transformer与生成模型配合,形成了生成式大模型的创新力量.结论:人工智能技术在影视行业引发了极大关注,随着技术的不断升级和创作者的实践探索,人工智能技术将给影视行业带来更大的机遇与挑战.

李天、耿旭朴

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厦门大学 深圳研究院,广东 深圳 518057

海洋遥感大数据福建省高校工程研究中心[厦门大学],福建 厦门 361005

大模型 人工智能 深度学习 Transformer模型 扩散模型 生成模型

2024

艺术科技
浙江舞台设计研究院

艺术科技

影响因子：0.244
ISSN：1004-9436
年,卷(期)：2024.37(15)