生成对抗网络(GANs)是一种机器学习方法，被用于许多重要和新颖的应用。例如，在成像科学中，通用图像被有效地用于生成图像数据集、人脸照片、图像和视频字幕、图像到图像转换、文本到图像转换、视频预测和3D对象生成等。在本文中，作者讨论了如何利用GAN来创建一个人工世界。更具体地说，讨论GANs如何利用图像/视频字幕方法来帮助描述图像，以及如何在想要的主题中使用图像到图像的转换框架来将图像转换为新的图像。作者阐明了GANs如何影响创建一个定制的世界。
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Generative Adversarial Network Applications in Creating a Meta-Universe
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元宇宙（Metaverse）是利用科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射与交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间。
元宇宙本质上是对现实世界的虚拟化、数字化过程，需要对内容生产、经济系统、用户体验以及实体世界内容等进行大量改造。但元宇宙的发展是循序渐进的，是在共享的基础设施、标准及协议的支撑下，由众多工具、平台不断融合、进化而最终成形。 它基于扩展现实技术提供沉浸式体验，基于数字孪生技术生成现实世界的镜像，基于区块链技术搭建经济体系，将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合，并且允许每个用户进行内容生产和世界编辑。
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