計算機視覺與圖像處理中的深度學習

數(shù)智創(chuàng)新變革未來計算機視覺與圖像處理中的深度學習深度學習概述及其在計算機視覺和圖像處理的應用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及其實現(xiàn)原理，包含各種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方法的比較。目標檢測及分類任務中深度學習方法的應用，包含各種目標檢測和分類算法的比較。圖像分割任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像分割算法的比較。圖像增強及超分辨率任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像增強和超分辨率算法的比較。動作識別及手勢識別任務中深度學習方法的應用，包含各種動作識別和手勢識別算法的比較。人臉識別及表情識別任務中深度學習方法的應用，包含各種人臉識別和表情識別算法的比較。醫(yī)學圖像分析及工業(yè)視覺任務中深度學習方法的應用，包含各種醫(yī)學圖像分析和工業(yè)視覺算法的比較。ContentsPage目錄頁深度學習概述及其在計算機視覺和圖像處理的應用。計算機視覺與圖像處理中的深度學習深度學習概述及其在計算機視覺和圖像處理的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡概述1.神經(jīng)網(wǎng)絡是一種受人腦神經(jīng)元啟發(fā)的機器學習算法，它由多個層的神經(jīng)元組成，每層的神經(jīng)元與下一層的多個神經(jīng)元相連。2.神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過訓練來模擬人腦的功能，從而執(zhí)行圖像識別、自然語言處理等各種任務。3.神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的數(shù)據(jù)，并且訓練過程通常需要較長的時間。深度學習及其在圖像處理中的應用1.深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡的子集，它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡來執(zhí)行任務。2.深度學習在圖像處理領(lǐng)域有廣泛的應用，例如圖像分類、目標檢測、圖像分割等。3.深度學習模型可以通過訓練來識別圖像中的物體、場景和人臉，并且可以生成新的圖像。深度學習概述及其在計算機視覺和圖像處理的應用。深度學習在計算機視覺應用中的挑戰(zhàn)1.深度學習模型在處理大型圖像時通常需要較長時間，并且在處理一些復雜的任務時可能會出現(xiàn)錯誤。2.深度學習模型對噪聲和干擾非常敏感，因此需要使用數(shù)據(jù)增強等技術(shù)來提高模型的魯棒性。3.深度學習模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且對訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求很高，這可能導致模型的訓練成本較高。深度學習在計算機視覺應用的前沿與趨勢1.深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的應用正在變得越來越廣泛，并且正在不斷涌現(xiàn)新的應用場景。2.深度學習模型在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務上的準確率正在不斷提高，并且已經(jīng)達到或超過了人類的水平。3.深度學習正在與其他技術(shù)相結(jié)合，例如增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和機器人技術(shù)，以創(chuàng)造出新的和創(chuàng)新的應用。深度學習概述及其在計算機視覺和圖像處理的應用。深度學習在醫(yī)療圖像處理中的應用1.深度學習在醫(yī)療圖像處理領(lǐng)域有廣泛的應用，例如醫(yī)學圖像分類、醫(yī)學圖像分割、醫(yī)學圖像配準等。2.深度學習模型可以通過訓練來識別醫(yī)學圖像中的病變、器官和組織，并且可以生成新的醫(yī)學圖像。3.深度學習在醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域的前沿與趨勢包括：深度學習模型在醫(yī)學圖像分類、醫(yī)學圖像分割、醫(yī)學圖像配準等任務上的準確率正在不斷提高，并且已經(jīng)達到或超過了人類的水平；深度學習正在與其他技術(shù)相結(jié)合，例如增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和機器人技術(shù)，以創(chuàng)造出新的和創(chuàng)新的應用。深度學習在安防監(jiān)控中的應用1.深度學習在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛的應用，例如安防監(jiān)控圖像分類、安防監(jiān)控圖像分割、安防監(jiān)控圖像目標檢測等。2.深度學習模型可以通過訓練來識別安防監(jiān)控圖像中的可疑行為、可疑人員和可疑車輛，并且可以生成新的安防監(jiān)控圖像。3.深度學習在安防監(jiān)控領(lǐng)域的前沿與趨勢包括：深度學習模型在安防監(jiān)控圖像分類、安防監(jiān)控圖像分割、安防監(jiān)控圖像目標檢測等任務上的準確率正在不斷提高，并且已經(jīng)達到或超過了人類的水平；深度學習正在與其他技術(shù)相結(jié)合，例如增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和機器人技術(shù)，以創(chuàng)造出新的和創(chuàng)新的應用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及其實現(xiàn)原理，包含各種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方法的比較。計算機視覺與圖像處理中的深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及其實現(xiàn)原理，包含各種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方法的比較。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)1.卷積層：卷積層是CNN的核心層，它通過應用一系列卷積核（過濾器）來提取圖像中的特征。卷積核在輸入圖像上滑動，并與圖像中的像素值相乘，然后將結(jié)果相加并產(chǎn)生一個新的激活值。2.池化層：池化層用于減少輸入數(shù)據(jù)的維度，使其更易于處理。池化層通常使用最大池化或平均池化操作來對圖像中的鄰近像素值進行匯總。3.全連接層：全連接層用于將卷積層和池化層提取的特征映射轉(zhuǎn)換為最終的輸出。全連接層中的每個神經(jīng)元與上一層的所有神經(jīng)元相連，并且具有權(quán)重和偏置。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)方法1.前饋傳播：前饋傳播是CNN的基本算法，它用于將輸入數(shù)據(jù)傳播到網(wǎng)絡中并生成最終的輸出。前饋傳播算法通過依次計算各層的激活值來實現(xiàn)。2.反向傳播：反向傳播是CNN的訓練算法，它用于計算損失函數(shù)的梯度并更新網(wǎng)絡的參數(shù)。反向傳播算法通過計算損失函數(shù)關(guān)于各層權(quán)重和偏置的偏導數(shù)來實現(xiàn)。3.優(yōu)化算法：優(yōu)化算法用于在訓練過程中更新CNN的參數(shù)，以使損失函數(shù)最小化。常用的優(yōu)化算法包括梯度下降法、動量法和Adam算法。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及其實現(xiàn)原理，包含各種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方法的比較。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的常見結(jié)構(gòu)1.AlexNet：AlexNet是第一個在ImageNet圖像分類競賽中取得優(yōu)異成績的CNN。AlexNet包含8個卷積層、3個池化層和3個全連接層。2.VGGNet：VGGNet是另一個在ImageNet圖像分類競賽中取得優(yōu)異成績的CNN。VGGNet包含16個卷積層、5個池化層和3個全連接層。3.ResNet：ResNet是一種深度CNN，它通過使用殘差塊來解決梯度消失問題。ResNet包含多個殘差塊，每個殘差塊由兩個卷積層組成。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用1.圖像分類：CNN在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，它可以將圖像分類為不同的類別，例如貓、狗、汽車等。2.目標檢測：CNN可以用來檢測圖像中的目標，例如人臉、行人、車輛等。3.語義分割：CNN可以用來對圖像中的每個像素進行分類，從而產(chǎn)生圖像的語義分割結(jié)果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及其實現(xiàn)原理，包含各種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方法的比較。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的趨勢和前沿1.深度學習模型的壓縮：隨著深度學習模型的復雜度不斷增加，模型的存儲和計算成本也隨之增加。因此，研究人員正在探索如何壓縮深度學習模型，以減少模型的大小和計算成本。2.邊緣計算：邊緣計算是一種將計算任務從云端轉(zhuǎn)移到靠近數(shù)據(jù)源的設備上進行的計算范式。邊緣計算可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提高實時性。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備的不斷增加，邊緣計算將成為深度學習應用的重要趨勢。3.自動機器學習：自動機器學習是一種利用機器學習技術(shù)來自動設計和優(yōu)化機器學習模型的方法。自動機器學習可以減少機器學習模型開發(fā)的人工成本，提高機器學習模型的性能。目標檢測及分類任務中深度學習方法的應用，包含各種目標檢測和分類算法的比較。計算機視覺與圖像處理中的深度學習目標檢測及分類任務中深度學習方法的應用，包含各種目標檢測和分類算法的比較。深度學習目標檢測算法1.目標檢測的概念及主流深度學習算法：目標檢測是指在圖像或視頻中識別和定位感興趣的物體。主流的深度學習算法包括：基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（R-CNN），單射檢測器（SSD），特征金字塔網(wǎng)絡（FPN）和YouOnlyLookOnce（YOLO）。2.深度學習目標檢測算法的發(fā)展趨勢：深度學習目標檢測算法正在朝著更高精度、更高速度和更強的魯棒性發(fā)展。算法的精度不斷提高，檢測速度也不斷加快。此外，算法的魯棒性也在不斷增強，可以在各種不同的場景下準確地檢測目標。3.深度學習目標檢測算法的應用：深度學習目標檢測算法在自動駕駛、智能監(jiān)控、人臉識別、醫(yī)療影像分析和機器人視覺等領(lǐng)域有著廣泛的應用。這些算法可以幫助計算機識別和定位圖像或視頻中的目標，從而為后續(xù)的處理任務（如目標跟蹤、動作識別、人臉識別等）提供基礎(chǔ)。目標檢測及分類任務中深度學習方法的應用，包含各種目標檢測和分類算法的比較。深度學習目標分類算法1.目標分類的概念及主流深度學習算法：目標分類是指將圖像或視頻中的目標歸類到預定義的類別中。主流的深度學習算法包括：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），支持向量機（SVM）和隨機森林。2.深度學習目標分類算法的發(fā)展趨勢：深度學習目標分類算法正在朝著更高精度和更強的魯棒性發(fā)展。算法的精度不斷提高，在各種不同的場景下都可以準確地對目標進行分類。此外，算法的魯棒性也在不斷增強，可以抵御各種噪聲和干擾。3.深度學習目標分類算法的應用：深度學習目標分類算法在圖像檢索、人臉識別、醫(yī)療影像分析和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應用。這些算法可以幫助計算機識別和分類圖像或視頻中的目標，從而為后續(xù)的處理任務（如目標跟蹤、動作識別、人臉識別等）提供基礎(chǔ)。圖像分割任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像分割算法的比較。計算機視覺與圖像處理中的深度學習圖像分割任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像分割算法的比較。分水嶺算法,1.分水嶺算法是一種基于區(qū)域生長的圖像分割算法，它將圖像視為一個地形圖，其中每個像素點的灰度值代表該點的海拔高度。2.分水嶺算法從圖像中提取標記點或線段作為種子點，然后從種子點開始，沿梯度下降的方向生長區(qū)域，直到遇到其他區(qū)域或圖像邊界。3.分水嶺算法對噪聲和不均勻照明條件具有魯棒性，能夠分割出復雜形狀的物體。GrabCut算法,1.GrabCut算法是一種交互式圖像分割算法，它允許用戶通過在圖像中標注前景和背景區(qū)域來引導分割過程。2.GrabCut算法使用高斯混合模型對前景和背景區(qū)域進行建模，然后使用圖割算法來優(yōu)化分割結(jié)果。3.GrabCut算法易于使用，能夠分割出復雜形狀的物體，在交互式圖像分割任務中得到了廣泛的應用。圖像分割任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像分割算法的比較。U-Net算法,1.U-Net算法是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，它專為生物醫(yī)學圖像分割任務而設計，具有強大的特征提取能力和分割精度。2.U-Net算法采用編碼-解碼結(jié)構(gòu)，編碼器網(wǎng)絡負責提取圖像的特征，解碼器網(wǎng)絡負責將提取的特征還原為分割掩碼。3.U-Net算法能夠分割出復雜形狀的物體，并在生物醫(yī)學圖像分割任務中取得了很好的性能。MaskR-CNN算法,1.MaskR-CNN算法是一種目標檢測和實例分割算法，它能夠同時檢測和分割圖像中的多個目標。2.MaskR-CNN算法使用特征金字塔網(wǎng)絡（FPN）來提取圖像的特征，然后使用區(qū)域建議網(wǎng)絡（RPN）來生成候選目標區(qū)域。3.MaskR-CNN算法使用全卷積網(wǎng)絡（FCN）來對候選目標區(qū)域進行分割，并生成分割掩碼。圖像分割任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像分割算法的比較。DeepLabV3算法,1.DeepLabV3算法是一種語義分割算法，它可以將圖像分割為不同的語義類別。2.DeepLabV3算法使用空洞卷積來擴大感受野，提高分割精度，同時保持較高的計算效率。3.DeepLabV3算法在語義分割任務中取得了很好的性能，并在自動駕駛和遙感等領(lǐng)域得到了廣泛的應用。SegFormer算法,1.SegFormer算法是一種視覺Transformer模型，它將Transformer結(jié)構(gòu)應用于圖像分割任務，取得了很好的性能。2.SegFormer算法使用分層Transformer結(jié)構(gòu)來提取圖像的全局和局部特征，并使用注意力機制來聚合這些特征。3.SegFormer算法具有強大的特征提取能力和分割精度，并在語義分割和實例分割任務中取得了很好的性能。圖像增強及超分辨率任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像增強和超分辨率算法的比較。計算機視覺與圖像處理中的深度學習圖像增強及超分辨率任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像增強和超分辨率算法的比較。1.GANs的基本原理是訓練兩個神經(jīng)網(wǎng)絡：生成器和判別器。生成器從隨機噪聲中生成圖像，而判別器則試圖區(qū)分生成圖像和真實圖像。2.GANs的應用前景廣闊，包括圖像增強、圖像超分辨率、圖像風格遷移等領(lǐng)域。3.GANs的局限性之一是容易產(chǎn)生不穩(wěn)定的訓練過程和模式塌陷問題。超分辨率算法1.超分辨率算法旨在通過將低分辨率圖像放大為高分辨率圖像來提升圖像質(zhì)量。2.超分辨率算法可以分為基于插值的超分辨率算法和基于學習的超分辨率算法，其中基于插值的方法速度快，但精度低，而基于學習的方法精度高，但速度較慢。3.基于學習的超分辨率算法主要包括基于CNN的超分辨率算法和基于GAN的超分辨率算法。生成對抗網(wǎng)絡（GAN）圖像增強及超分辨率任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像增強和超分辨率算法的比較。圖像增強算法1.圖像增強算法旨在通過對原始圖像進行處理，提高圖像的質(zhì)量。2.圖像增強算法可以分為基于傳統(tǒng)方法的增強算法和基于深度學習的增強算法，其中前者速度快，但效果不好，后者效果好，但速度慢。3.基于深度學習的圖像增強算法主要包括基于CNN的增強算法和基于GAN的增強算法?；谏疃葘W習的圖像去噪算法1.圖像去噪算法旨在從圖像中去除噪聲，從而提高圖像的質(zhì)量。2.基于深度學習的圖像去噪算法主要包括基于CNN的去噪算法和基于GAN的去噪算法。3.基于深度學習的圖像去噪算法可以有效去除圖像中的噪聲，但容易產(chǎn)生過平滑的問題。圖像增強及超分辨率任務中深度學習方法的應用，包含各種圖像增強和超分辨率算法的比較?；谏疃葘W習的圖像超分辨率算法1.圖像超分辨率算法旨在將低分辨率圖像放大為高分辨率圖像，從而提高圖像的質(zhì)量。2.基于深度學習的圖像超分辨率算法主要包括基于CNN的超分辨率算法和基于GAN的超分辨率算法。3.基于深度學習的圖像超分辨率算法可以有效放大圖像的尺寸，但容易產(chǎn)生偽影和噪聲。基于深度學習的圖像增強算法1.圖像增強算法旨在通過對原始圖像進行處理，提高圖像的質(zhì)量。2.基于深度學習的圖像增強算法主要包括基于CNN的增強算法和基于GAN的增強算法。3.基于深度學習的圖像增強算法可以有效提高圖像的質(zhì)量，但容易產(chǎn)生過增強的問題。動作識別及手勢識別任務中深度學習方法的應用，包含各種動作識別和手勢識別算法的比較。計算機視覺與圖像處理中的深度學習動作識別及手勢識別任務中深度學習方法的應用，包含各種動作識別和手勢識別算法的比較。動作識別及手勢識別任務中深度學習方法的應用：1.深度學習方法在動作識別及手勢識別任務中取得了顯著的成績，主要得益于其強大的特征學習能力和端到端的訓練方式。2.動作識別和手勢識別任務的共同點在于都需要對圖像序列進行分析，但動作識別的復雜性通常高于手勢識別，動作識別更多的需要考慮身體關(guān)節(jié)和骨骼的運動。3.動作識別和手勢識別任務通常依賴于預先訓練好的深度學習模型，如VGGNet、ResNet、Inception等，這些模型可以提取圖像中的關(guān)鍵特征，然后通過后續(xù)的分類器進行分類識別。動作識別算法比較1.動作識別算法通常分為基于空間特征的方法和基于時序特征的方法，基于空間特征的方法主要利用深度學習模型提取圖像中的關(guān)鍵幀，然后對關(guān)鍵幀進行分類識別，而基于時序特征的方法則直接將圖像序列輸入網(wǎng)絡進行訓練。2.基于空間特征的方法通常具有較高的準確率，但計算成本較高，而基于時序特征的方法計算成本較低，但準確率通常低于基于空間特征的方法。3.近年來，一些研究人員開始探索將基于空間特征的方法和基于時序特征的方法相結(jié)合，以實現(xiàn)更好的識別效果。動作識別及手勢識別任務中深度學習方法的應用，包含各種動作識別和手勢識別算法的比較。1.手勢識別算法通常分為靜態(tài)手勢識別算法和動態(tài)手勢識別算法，靜態(tài)手勢識別算法主要對單幀圖像中的手勢進行識別，而動態(tài)手勢識別算法則需要對圖像序列中的手勢進行識別。2.靜態(tài)手勢識別算法通常精度較高，但對復雜手勢的識別能力較弱，而動態(tài)手勢識別算法對復雜手勢的識別能力較強，但精度通常低于靜態(tài)手勢識別算法。3.近年來，一些研究人員開始探索將靜態(tài)手勢識別算法和動態(tài)手勢識別算法相結(jié)合，以實現(xiàn)更好的識別效果。動作識別與手勢識別任務中的趨勢和前沿1.動作識別與手勢識別任務中的趨勢之一是利用深度學習方法進行端到端的訓練，這種方法可以將特征提取和分類識別過程同時進行，無需手動設計特征提取器。2.動作識別與手勢識別任務中的另一個趨勢是利用多模態(tài)數(shù)據(jù)，如圖像、深度信息、骨骼信息等，進行識別，這種方法可以提高識別的準確率和魯棒性。3.動作識別與手勢識別任務中的前沿研究方向之一是利用深度生成模型生成虛擬數(shù)據(jù)，以豐富訓練數(shù)據(jù)集，這種方法可以提高模型的泛化能力。手勢識別算法比較動作識別及手勢識別任務中深度學習方法的應用，包含各種動作識別和手勢識別算法的比較。動作識別與手勢識別任務中的挑戰(zhàn)和問題1.動作識別與手勢識別任務中的一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)量小，這使得深度學習模型訓練困難。2.動作識別與手勢識別任務中的另一個挑戰(zhàn)是復雜背景和光照變化，這使得特征提取和分類識別任務更加困難。3.動作識別與手勢識別任務中的一個問題是模型的泛化能力差，在新的數(shù)據(jù)集上容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。人臉識別及表情識別任務中深度學習方法的應用，包含各種人臉識別和表情識別算法的比較。計算機視覺與圖像處理中的深度學習人臉識別及表情識別任務中深度學習方法的應用，包含各種人臉識別和表情識別算法的比較。人臉識別算法1.深度學習模型在人臉識別任務中取得了重大進展，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNNs）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNNs）等。2.CNNs能夠有效提取人臉圖像的特征，并將其映射到一個低維度的特征空間中，從而實現(xiàn)人臉識別的目的。3.DNNs能夠在多個層級上學習人臉圖像的特征，并通過反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡模型的參數(shù)，以提高人臉識別精度。人臉表情識別算法1.深度學習模型同樣適用于人臉表情識別任務，常用的模型包括CNNs、DNNs和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNNs）等。2.CNNs能夠提取人臉圖像的局部特征，而RNNs能夠捕捉人臉表情的動態(tài)變化，因此將兩種模型結(jié)合起來能夠提高人臉表情識別精度。3.深度學習模型還能夠?qū)W習人臉表情與情緒之間的關(guān)系，從而實現(xiàn)情緒識別任務。人臉識別及表情識別任務中深度學習方法的應用，包含各種人臉識別和表情識別算法的比較。人臉識別和表情識別算法的比較1.CNNs是人臉識別和表情識別任務中最常用的深度學習模型，具有較高的精度和魯棒性。2.DNNs能夠在多個層級上學習人臉圖像的特征，并通過反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡模型的參數(shù)，因此具有較高的識別精度和泛化能力。3.RNNs能夠捕捉人臉表情的動態(tài)變化，因此在人臉表情識別任務中表現(xiàn)出良好的性能。人臉識別和表情識別算法的應用1.人臉識別算法廣泛應用于安全、金融、零售和娛樂等領(lǐng)域，如人臉解鎖、人臉支付、人臉簽到和人臉搜索等。2.人臉表情識別算法廣泛應用于醫(yī)療、教育和娛樂等領(lǐng)域，如情緒分析、疼痛檢測、謊言識別和動畫制作等。3.人臉識別和表情識別算法的結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)更加自然和直觀的人機交互，例如通過人臉識別來識別用戶身份，并通過人臉表情識別來了解用戶的情緒和意圖。人臉識別及表情識別任務中深度學習方法的應用，包含各種人臉識別和表情識別算法的比較。人臉識別和表情識別算法的發(fā)展趨勢1.深度學習模型將繼續(xù)在人臉識別和表情識別領(lǐng)域發(fā)揮主導作用，并不斷提高識別精度和魯棒性。2.隨著深度學習模型的不斷發(fā)展，人臉識別和表情識別算法將能夠處理更加復雜和具有挑戰(zhàn)性的任務。3.人臉識別和表情識別算法將與其他技術(shù)相結(jié)合，如語音識別、自然語言處理和增強現(xiàn)實技術(shù)等，以實現(xiàn)更加智能和人性化的人機交互。人臉識別和表情識別算法的前沿研究1.生成對抗網(wǎng)絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等生成模型在人臉圖像生成和編輯方面取得了重大進