技术创新是社会经济发展的核心驱动力。继以物联网、云计算、大数据和移动互联网为代表的信息技术之后，以 学习为代表的人工智能技术蓬勃发展，其是社会经济发展的新动能和新引擎， 学习在农业生产、工业制造、经济金融、社会管理等众多领域产生颠覆性变革。生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)作为一种新的生成式模型，已成为 学习与人工智能技术的新热点，在图像与视觉计算、语音语言处理、信息安全等领域中展现出巨大的应用和发展前景。
生成式对抗网络(GAN)具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力,基于GAN的三维生成是当前研究的热点方向之一。
据悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)正在布局生成式模型，其研发团队正在研究基于生成对抗网络的三维图像生成算法。生成式对抗网络(GAN)是一种有效的生成数据和创造智能的模型。基本的GAN模型在结构上由一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)组成。GAN的初始目的是基于大量的无标记数据无监督地学习生成器G，具备生成各种形态(图像、语音、语言等)的数据能力。
WIMI微美全息基于生成对抗网络的三维图像生成算法通过对抗训练的方式生成逼真的三维图像。生成对抗网络的三维生成是通过一个生成器和一个判别器的对抗训练来实现的。生成器负责生成逼真的三维模型，而判别器则负责判断生成器生成的三维模型是否真实。在训练过程中，生成器不断生成三维模型，判别器不断判断其真实性，直到生成器生成的三维模型无法被判别器区分为止，此时生成器的训练就完成了。生成器可以根据输入的噪声向量生成不同的三维模型，从而实现三维模型的多样性。
生成对抗网络(GAN)的三维图像生成的步骤主要包括：
数据准备：准备用于训练的三维模型数据集，可以是真实的三维模型或者虚拟的三维模型。
结构设计：设计生成器和判别器的网络结构。生成器负责生成逼真的三维模型，判别器负责判断生成器生成的三维模型是否真实。
训练模型：使用准备好的数据集对生成器和判别器进行训练。在训练中，生成器不断生成三维模型，判别器不断判断其真实性，直到生成器生成的三维模型无法被判别器区分为止，此时生成器的训练就完成了。
生成模型：训练完成后，使用生成器输入噪声向量，生成逼真的三维模型。
优化模型：利用优化算法对生成的三维模型进行优化，使其更加逼真和真实。
随着“生成对抗网络”技术的不断“进化”，其已从传统的计算机视觉向其他方向扩展，在对抗样本、数据增广、迁移学习和创造智能等方面都展现出了巨大潜力，已成为 学习与人工智能技术的新热点。
WIMI微美全息基于生成对抗网络的三维图像生成算法的应用领域非常广泛，其可为游戏开发、虚拟现实、建筑设计等领域提供重要的技术支持。在游戏开发中，可以使用生成对抗网络生成逼真的三维角色模型、场景模型等，提升游戏的真实感和可玩性。在虚拟现实中，可以使用生成对抗网络生成逼真的三维场景模型，提升虚拟现实的沉浸感。在建筑设计中，可以使用生成对抗网络生成逼真的三维建筑模型，帮助设计人员进行建筑设计和规划。
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