Aydogan Ozcan团队Nature | 光学生成模型
中国光学
2025-09-12 11:05
文章摘要
背景：大规模生成式AI面临算力、能耗与时延压力，现有光学计算多集中在感知与分类任务，缺乏高效的光学生成实现路径。研究目的：UCLA团队提出光学生成模型，通过数字编码器将噪声映射为相位种子，利用衍射解码器在自由空间进行全光处理，实现低能耗、快速度的图像生成。结论：该模型在多个数据集上达到与数字神经网络可比的性能，实验验证了单色与多色生成的可行性，为低能耗、可扩展的AIGC应用提供了新方案。
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