#光子计算# 【用光子计算革新AIGC：浙大校友将光引入AI模型，图像合成无需消耗算力】
此前，他曾将光引入国产手机；而现在，他将光引入了 #AIGC# 。当陈世锜在#浙江大学# 读博时，曾和所在团队研发多个计算光学成果并被用于国产手机；如今，他在美国加州大学洛杉矶分校从事博士后研究。
在美期间，他结合自己的光学积累，提出一种受扩散模型启发的光学生成模型，相关论文于当地时间 8 月 27 日发表于 Nature，论文题目只有三个英文单词——Optical generative models。
这款光学生成模型的亮点在于，除了照明功率消耗以及通过浅层编码器生成随机种子的过程外，模型在图像合成过程中不消耗计算资源。此外，无需改变架构或物理硬件，只需将衍射解码器重构至新的优化状态，即可实现针对不同数据分布的光学生成。光学生成模型的这种多功能性，或能让边缘计算、增强现实、虚拟现实，以及各类娱乐应用获得收益。
该模型可通过光学方式合成符合目标数据分布的单色或彩色图像，即针对特定数据分布，以光学手段生成此前从未出现过的图像。模型的设计灵感源自扩散模型，其核心思路是利用浅层数字编码器，将随机的二维高斯噪声图案快速转化为代表光学生成种子的二维相位结构。
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用光子计算革新AIGC：浙大校友将光引入AI模型，图像合成无需消耗算力
此前，他曾将光引入国产手机；而现在，他将光引入了 #AIGC# 。当陈世锜在#浙江大学# 读博时，曾和所在团队研发多个计算光学成果并被用于国产手机；如今，他在美国加州大学洛杉矶分校从事博士后研究。
在美期间，他结合自己的光学积累，提出一种受扩散模型启发的光学生成模型，相关论文于当地时间 8 月 27 日发表于 Nature，论文题目只有三个英文单词——Optical generative models。
这款光学生成模型的亮点在于，除了照明功率消耗以及通过浅层编码器生成随机种子的过程外，模型在图像合成过程中不消耗计算资源。此外，无需改变架构或物理硬件，只需将衍射解码器重构至新的优化状态，即可实现针对不同数据分布的光学生成。光学生成模型的这种多功能性，或能让边缘计算、增强现实、虚拟现实，以及各类娱乐应用获得收益。
该模型可通过光学方式合成符合目标数据分布的单色或彩色图像，即针对特定数据分布，以光学手段生成此前从未出现过的图像。模型的设计灵感源自扩散模型，其核心思路是利用浅层数字编码器，将随机的二维高斯噪声图案快速转化为代表光学生成种子的二维相位结构。
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