【CV/NLP/生成式AI】
以下是 计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和生成式 AI（Generative AI） 的详细介绍，涵盖核心任务、技术方法和典型应用：
1. 计算机视觉（Computer Vision, CV）
核心目标
让机器“看懂”图像和视频，理解视觉世界的语义信息。
关键技术
| 任务 | 技术方案 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 图像分类 | CNN（卷积神经网络） | ResNet、EfficientNet |
| 目标检测 | Two-stage（如Faster R-CNN） One-stage（如YOLO） | YOLOv9、DETR |
| 图像分割 | 全卷积网络（FCN） Transformer架构 | Mask R-CNN、Segment Anything（SAM） |
| 人脸识别 | 深度度量学习（如ArcFace） | FaceNet、DeepFace |
| 视频分析 | 3D CNN/时序建模（如LSTM） | SlowFast、TimeSformer |
典型应用
- 医疗：CT影像肿瘤检测（如Google Health的AI辅助诊断）
- 自动驾驶：车道线识别、行人检测（如Tesla Vision）
- 工业：缺陷检测（如半导体晶圆质检）
- 安防：人脸门禁、行为分析
2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
核心目标
让机器理解、生成和处理人类语言（文本/语音）。
关键技术
| 任务 | 技术方案 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 文本分类 | 词向量（Word2Vec） Transformer | BERT、RoBERTa |
| 机器翻译 | Seq2Seq+Attention 纯Transformer | Google Translate（GNMT）、mBART |
| 问答系统 | 阅读理解模型（MRC） | T5、ChatGPT |
| 语音识别（ASR） | 声学模型（如CTC、RNN-T） | Whisper（OpenAI） |
| 语音合成（TTS） | 自回归模型（如Tacotron） 扩散模型 | VITS、NaturalSpeech |
典型应用
- 智能客服：ChatGPT驱动的对话系统
- 搜索引擎：Google的BERT优化搜索排名
- 法律：合同条款自动解析（如ROSS Intelligence）
- 教育：语法纠错（如Grammarly）
3. 生成式 AI（Generative AI）
核心目标
让机器创造新内容（文本、图像、音频、视频等）。
关键技术
| 生成内容 | 技术方案 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 文本生成 | 自回归语言模型（如GPT） 扩散模型 | GPT-4、Claude 3 |
| 图像生成 | GAN（生成对抗网络） 扩散模型 | Stable Diffusion、DALL·E 3 |
| 视频生成 | 时空扩散模型 3D神经网络 | Sora（OpenAI）、Pika |
| 跨模态生成 | 多模态大模型（如CLIP引导） | CogVideo、Imagen Video |
| 代码生成 | 代码专用LLM | GitHub Copilot、CodeLlama |
典型应用
- 艺术创作：MidJourney生成数字插画
- 影视工业：AI生成分镜脚本（如Runway ML）
- 游戏开发：自动生成3D角色（如NVIDIA Omniverse）
- 广告营销：个性化广告文案生成
4. 三者的交叉融合
- 多模态AI：
- CLIP（图文匹配）：同时理解图像和文本语义
- Flamingo（视频+文本问答）：结合CV与NLP
- 生成式增强：
- CV+NLP：DALL·E 根据文本生成图像
- NLP+生成：ChatGPT 编写代码（CV任务数据增强）
5. 技术栈对比
| 维度 | CV | NLP | 生成式AI |
|---|---|---|---|
| 核心架构 | CNN/Transformer | Transformer | GAN/扩散模型/LLM |
| 数据需求 | 标注成本高（边界框/掩码） | 大规模文本语料 | 高质量生成样本 |
| 评估指标 | mAP（目标检测） IoU（分割） | BLEU（翻译） ROUGE（摘要） | FID（图像质量） Perplexity（文本） |
| 开源工具 | OpenCV、MMDetection | Hugging Face、NLTK | Diffusers、LangChain |
总结
- CV 是“机器的眼睛”，解决感知问题；
- NLP 是“机器的大脑”，处理语言理解；
- 生成式AI 是“机器的创造力”，突破内容生产边界。
- 未来趋势：三者的融合（如多模态大模型）将推动通用人工智能（AGI）发展。
如果需要某个领域的细分技术（如目标检测中的YOLO原理，或GPT的训练细节），可进一步探讨！ 🚀