为生成的AI迅速实施和节省了可扩展的推理能源是当今AI行业面临的最紧迫的挑战之一。如今，AI行业已经扩大了更多的扩展，在AIGC领域引入了“光”。 AIGC完全基于系统硬件物理的定律，并获得了具有特定特征的第一代图像（无形）。加州大学洛杉矶分校研究团队（UCLA Research Team）实现了单色和多色的图像灯，并具有手写的数字，时尚产品，蝴蝶，面部和艺术品（例如van Gogh的风格），其一般性能与基于数字神经网络的生成模型相当。相关的研究文档的标题为“光学生成模型”，并发表在著名的科学杂志自然界中。纸质链接：https：//www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5研究团队说，这种模型的这种模型是期望的，可预期的学生主席为可扩展的新途径开放在AIGC字段中导致更多的光学和光线可能性。同时，这种光学系统和自动学习方法的集成将应用于增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域。在新闻和意见的并发文章中，法国国家科学技术中心研究员丹尼尔·布鲁纳（Daniel Brunner）认为，结果是使用非常规物理系统构建生成计算机模型的重要步骤。文章链接：https：//www.nature.com/articles/d41586-025-02523-9 Brunner视图。预计光子处理信息将生成以下3D图像，以便可以同时处理所有三维卷的数据。布鲁纳说，对于Opti ModelsCos的发电机，光学学生的生成器更强大，更灵活，也可能有必要建立“使用光学编码器和光学解码器的模型”，并需要构建使用更复杂的光学现象的多层解码系统。但是正如布伦纳所说：“这项研究的未来价值取决于是否可以完全实施”，但是还有很长的路要走。 “Ideally, scalable integrated circuit technology should be used, but avoids the prior preprocessing process with the time of energy consumption data necessary for current digital hardware coding. Optical student model: turning the recent” practical “into” practical “, a digital model generated to design a variety of high quality images, human natural languages, new musical works and even the latest proteins has been developed. New Generation technologies play a key role in APPIcations such as Big Language Model (LLM),但是，如果生成模型的应用将迅速扩展，增加了功率和记忆资源的消耗，并且增加推理时间会大大增加ISITY和碳足迹越来越令人担忧。有很多方法可以减少模型和能耗的大小并提高推理速度，但是迫切需要新的路线来构建由能源，高效，可扩展和生成的能源产生的AI模型。在这种情况下，研究人员提出了一个受扩散模型启发的学生产生的光学模型。传统上实现编码器，解码器由光学组件组成。在此体系结构中，浅层高速数字编码器首先将随机噪声分配给PATPHASE RONE，并充当数据库目标到种子的分布。根据训练有素的自由空间的传播，可重新配置的解码器将在预期的数据分布之后完全处理种子以生成前所未有的图像。请注意，除了用于在随机种子中产生照明功率的浅表编码阶段外，该光学学生模型消耗了很少的计算机res在图像生成过程中的UCES。图|光学学生模型的示意图。研究人员提出了两条图像灯路线，它们是快照和重复的。在即时光模型中，可以通过随机访问这些有用的光种子之一来实现即时光的每个图像或出口数据。所需图像的组成完全取决于eFree spacio中光的传播过程，并适应了优化的固定状态衍射解码器。然后实现了。图|即时的光学学生模型在每个时间步骤中将光学迭代学生模型输入到光学系统。波浪传播后，为下一个光迭代记录了多色信息，并预先建立的噪声。在最后一步中，图像传感器矩阵记录了完成最终图像生成的输出强度。在训练模型后，在盲推阶段，迭代研究模型T光学总裁逐渐重建高斯噪声分布的数据目标的分布。图|此外，研究团队还将展示如何与空间灯调制器（SLM）直接实现强度转换为相位，并将光电转换组合在D Planethe图像传感器中。与使用数字编码器的迭代光学模型相比，图像的性能和多样性降低了，但是可以使用迭代光学模型来实现复杂的域映射。 Light True建立了一个基于数字工作的硬件系统和Van Gogh的“绘制”和“数字”以及Van Gogh，以展示具有“抽奖”和“ Digital and van Gogh”的快照和型号，用于“图纸”和视觉灯光。将520 nm波长激光器均匀地照亮SLM。 SLM显示了由浅数字编码器处理的相位模式，并显示了初步的学生种子，即学生SEeds。这些编码的相模式是通过梁的发射调制的，并由另一个SLM处理，该SLM用作固定或静态解码器。对于所有光学学生模型，固定了优化解码设备的表面状态，并且相同的光学体系结构可以更改状态以生成满足不同目标的图像。在即时光学学生模型的输出时，图像传感器捕获了生成的图像强度信息。根据训练有素的数据集，光学学生的模型可以生成角色，建筑物或植物的GOGH风格的图像，或创建0到9的手写数字图像或时尚配件图像。其中，数字和配件图像是黑白图像，而van Gogh风格的图像是颜色图像。自动学习模型纯粹是基于硬件物理法实现的，直接生成具有特定特征的新图像，但以前尚未实施。图|重生多色轻型学生模型的实验性宗教用于创建美丽的梵高风格作品。使用1000个迭代步骤与教师数字扩散模型进行比较。当将随机种子输入模型时，生成的图像将不同，但属于训练数据相同的类别。例如，一种使用Van Gogh风格的肖像的模型，因为训练数据会以Gogh的风格生成一组字符，但是几种随机种子可以产生不戴帽子，帽子或帽子的字符。研究人员将实验结果与实验模拟结果与完全数字生成的模型进行了比较。他们发现，当进入相同的随机种子时，这些模型产生的图像的质量基本与研究模型的质量相同。光学学生成为一个研究团队，通过噪声衍射网络的架构展示了一代瞬时光学图像模式。它的框架能够多元化的噪声图像，并显示出超出先前研究范围的高度理想的“创意”快照的能力。此外，通过将衍射解码器重建为新的优化状态而不改变物理体系结构或硬件，光学学生可以实现适应不同数据分布的性能。基于学生的光学模型的灵活性对于诸如边缘计算，增强现实和虚拟现实可视化等领域非常重要，并且也适用于各种娱乐相关的应用程序。结果还表明，在教师的传播概率模型（DDPM）的指导下，可以蒸馏出目标分布的了解方面。通过模拟扩散过程，学生的总模型的迭代光学可以学习自我监控的分布，避免了模式的中断，并产生更深入的潜水RSE结果比原始数据集。学生生成的光学重复模型还可以消除数字编码器，并且可以基于不同的数据分布生成各种输出。当然，只有学生的模型面临一些普遍的挑战。其中之一是光学硬件或系统配置中可能存在的不一致和物理缺陷。另一个挑战是可以执行光学调制设备或其表面的有限相位深度，并且这些设备用于物理呈现光学层和生成的解码。为了面对这些挑战，可以在培训过程中直接引入相关局限性，从而使数值优化系统更好地满足物理限制和本地硬件性能要求。与忽略了位深度极限的训练方法相比，该策略可实现显着的性能。分析将执行的一个重要发现是是足够的图像生成，只能在单独的相位上完成三个相对简单的解码器的表面。这可以用被动薄层表面代替解码器。基于这种方法，也可以设计由多路复用学生生成的空间或光谱的空间。学生生成光学模型还可以允许生成3D图像量，这是Brindan为增强现实，虚拟现实和娱乐等应用的新机会。汇编：如果Xiaoyang需要抑制或发送文章，请直接留言给官方帐户
特殊声明：先前的内容（包括照片和视频（如果有），如有）已由网络自我媒体平台的用户收费和发布。该平台仅提供信息存储服务。
注意：以前的内容（如果您有照片或视频）将由社交媒体平台NetEase Hao的用户收取和发布，仅提供信息STO愤怒服务。
近期评论