光电生成对抗网络
光学
2025-04-17 v1
摘要
人工智能生成内容技术在近年来取得了显著突破，正悄然引领着深刻变革。 diffractive optical networks（衍射光学网络）为实现高速低功耗的生成模型提供了可行方案。本文提出了一种基于生成对抗网络的光电计算架构实现的生成模型，称为光电生成对抗网络。该网络 strategically 将生成器和判别器分布在光学和电子组件之间，两者无缝集成，既能发挥各自计算范式的独特优势，又能利用迁移学习的优势。该网络能够高效高速地处理生成模型训练和推理中涉及的复杂任务。通过开展三类生成任务（图像生成、条件生成和图像修复）验证了该网络的卓越性能。通过协同结合光学和电子计算的优势，光电生成对抗网络为开发更强大且更易于实现的人工智能生成内容技术铺平了道路， unlocking new creative possibilities across a wide range of applications.
引用
@article{arxiv.2412.16672,
title = {Optoelectronic generative adversarial networks},
author = {Jumin Qiu and Ganqing Lu and Tingting Liu and Dejian Zhang and Shuyuan Xiao and Tianbao Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16672},
year = {2025}
}