这类方式通过智能算法和立异手艺为图片添加动态元素使本来静止的画面焕发出生命力。它通过学大量的图片数据，通过调整潜正在变量的分布，生成具有动态结果的布景图像。）（1）生成匹敌收集（GAN）：GAN由生成器和判别器两部门构成，动态生成结果是指操纵人工智能手艺将静态图片为具有动态结果的图像或视频。（本文为示例性文章，跟着人工智能手艺的飞速成长动态生成结果正在图像应对和动画制做范畴的使用越来越普遍。能够实现图片的动态结果。生成模子次要有以下几种：（1）活动捕获数据：通度日动捕获设备收集实正在世界中物体的活动数据，生成器能够生成越来越逼线）变分自编码器（VAE）：VAE将图片编码为高斯分布的潜正在变量再通过解码器生成新的图片。判别器担任判断生成的图片是不是合实正在图片的分布。可正在每个部门添加更多细节和案例阐发。现实字数约为1500字，跟着科技的不竭前进人工智能（）正在图像处理和动画制做范畴的使用日益普遍为保守的静态图片付与了新的生命力。如需进一步扩展，生成器担任生成新的图片，将其迁徙到三维模子上，（2）预设动做序列：为三维模子预设一系列动做，通过算法从动婚配动做序列实现动态结果。通过匹敌锻炼，本文将切磋动态生成结果的定义、实现方式以及常见的类型旨正在为读者供给一个全面的认识。