生成式AI（GenAI）模型的发展趋势

在生成式人工智能（GenAI）领域，专利趋势主要集中在三种核心模型：生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和扩散模型。

其中生成对抗网络（GANs）领域的专利数量是最多的：

生成对抗网络（GANs）

专利数量：自2014年以来，GAN相关的专利家族数量接近9700个，其中2023年发布了约2400个新专利。

优势：高保真度：GANs能够生成极为真实的图像，尤其适合需要高质量输出的应用。

快速生成：由于其架构，GANs通常在推理速度上优于其他模型，能够迅速生成样本。

劣势：训练困难：GANs的训练过程复杂，容易出现模式崩溃（mode collapse），导致生成样本缺乏多样性。

对数据敏感：在小数据集上表现良好，但在大数据集上可能面临训练不稳定的问题。

这也造成了近几年GANs模型增长率增长缓慢甚至下降的趋势。

变分自编码器（VAEs）

专利数量：自2014年以来，VAEs的专利家族数量约为1800个。

优势：高多样性：VAEs通过编码器-解码器架构捕捉输入数据的分布，从而生成多样化的样本。

稳定性：相较于GANs，VAEs的训练过程更为稳定，易于收敛。

劣势：低保真度：生成的图像往往模糊，不如GANs清晰，适合需要多样性而非高保真的应用。

信息损失：由于其像素级损失函数，可能无法保留输入图像的细节。

扩散模型

专利数量：扩散模型的专利家族从2020年的18个激增至2023年的441个，显示出快速增长趋势。

优势：高保真度与多样性兼具：扩散模型通过逐步去噪恢复数据，能够同时生成高质量和多样化的输出。

易于训练：相较于GANs，扩散模型通常具有更简单的训练过程，因为它们依赖于可追踪的似然损失。

劣势：处理速度慢：由于其迭代去噪过程，扩散模型在生成样本时通常比GANs和VAEs慢得多。

计算资源需求高：需要更多的计算资源来处理多次迭代。

对比总结

选择适当的生成式AI模型应考虑具体应用需求。例如，如果需要快速生成高质量图像，可以选择GANs；如果关注多样性且可接受模糊输出，则VAEs是不错的选择；而对于需要同时兼顾质量和多样性的应用，尽管速度较慢，扩散模型可能是最佳选择。

原文始发于微信公众号（AI技术笔记）：生成式AI（GenAI）模型的发展趋势