12.1 图像生成革命：CV算法与AIGC工具应用场景分析

12.1 图像生成革命：CV算法与AIGC工具应用场景分析

在前面的章节中，我们深入探讨了Agent技术及其在各种应用场景中的实现。从本章开始，我们将转向另一个重要的AIGC领域——图像生成技术。图像生成作为AIGC的重要分支，正在深刻改变创意产业和多个垂直领域。

今天，我们将首先分析计算机视觉（CV）算法与AIGC工具在图像生成领域的发展历程和应用场景，为后续深入学习具体技术打下基础。

图像生成技术的发展历程

图像生成技术经历了从传统方法到深度学习，再到大规模预训练模型的演进过程：

timeline title 图像生成技术发展史 section 早期阶段<br/>1950s-1990s 基于规则的图像合成 简单的图像处理算法 有限的创意表达能力 section 传统方法<br/>2000s-2010s 基于GAN的图像生成 纹理合成技术 图像风格迁移 section 深度学习<br/>2010s-2020s初 DCGAN、StyleGAN等模型 高分辨率图像生成 人脸生成技术突破 section AIGC时代<br/>2020s至今 Stable Diffusion、DALL-E等 文本到图像生成 多模态生成技术