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第23章(第2页)

“目前市面上、包括我刚才展示的人工智能软件都是通过gan模型训练的。

gan模型在单个类别的生成上能做到很好的效果,比如我刚才deo里展示的陶俑人脸生成。

而我的设计,包括我们未来的文化遗产数字化设计,需要处理数量庞大且复杂的图像,且设计需要多样性、灵活性。

所以我转而找到了……”

ppt画面切换,【diffion模型】这几个大字赫然出现在了页面醒目的位置。

“我用一款已经商用的人工智能软件disdiffion辅助了我的设计,它利用了clip模型作为引导。

clip模型是由一家名为openai的公司在年初发布的、用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型。

“也就是说,‘通过输入文本来生成符合设计需求的图像’好这一步,也已证可行。”

ppt的页面中,岑淼用一个动态箭头联通了【文字】和【图像】。

而【图像】到【模型】之间……

“而图像到模型之间的可行性,已经通过我刚才的deo证实可行了。”

同一张ppt的页面中,岑淼又用动态箭头联通了【图像】和【3d模型】。

“那三维模型到视频就更不用说了,三维动画都是1991年诞生的。”

这个岑淼精心准备的包袱很显然是掉凳了。

但她也早就为此做好了准备。岑淼没有给自己的话留太大的气口,她瞥了眼葛建平的脸色,就迅速按下鼠标。

一根箭头又出现在了【3d模型】和【三维视频】中间,紧接着又发散出了【vrar】【全息影像】【appg】等许多关键字。

“以上是我的设计概念构想,这是我查询的相关文章资料和案例调研。”

ppt展示到这一步,岑淼就停下了汇报,没有最后一页固定格式的“谢谢观看”。

她只是用一副翘首以盼的姿态微笑地看向葛建平。

“你说的这些都是很概念上的东西。”葛建平皱着眉头点评道,“尽管你每一个单独的节点都说是可行的,你也说已经有很成熟的案例了。”

葛建平让岑淼把ppt翻回到她展示那些箭头的页面。

岑淼微笑着低头操作,但与此同时,她内心也涌起了不好的预感。她握着鼠标的手很快沁出了一层薄汗。

“你这个从文字到视频的设计链,这个技术链,可能从学术层面上来看是可以,我只是说可能。”

岑淼用了她全部的意志,才忍住没有当场反驳他“肯定可以,已证可以!您可以自己去看论文”。

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