在具體用中利用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，如Generative Adversarial Networks (GANs) 或 Variational Autoencoders (VAEs)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和生成。這些模型通過學(xué)習(xí)大量的圖像數(shù)據(jù)，理解其內(nèi)在規(guī)律，基于此生成新的、高質(zhì)量的圖像。

對(duì)于運(yùn)動(dòng)康復(fù)中心通過AI圖像生成技術(shù)為患者提供個(gè)性化的康復(fù)方案。通過分析患者的影像學(xué)檢查結(jié)果生成模擬的肌肉活動(dòng)圖，幫助醫(yī)生更好地理解患者的病情制定治療方案。

在娛樂業(yè)通過AI圖像生成技術(shù)創(chuàng)建虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，提升用戶體驗(yàn)。電影制作公司利用AI生成技術(shù)來創(chuàng)作逼真的CGI效果，提高影片質(zhì)量。

在船舶制造方面使用AI圖像生成技術(shù)輔助設(shè)計(jì)和優(yōu)化船舶結(jié)構(gòu)。通過輸入系列的設(shè)計(jì)參數(shù)，AI模型生成各種可能的船體設(shè)計(jì)方案，幫助設(shè)計(jì)師選擇最佳方案。