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日期: 2025-07-02 | 来源: 爱范儿 | 有0人参与评论 | 专栏: 加州 | 字体: 小 中 大
2013 年，Huiwen Chang 本科毕业于清华大学计算机系（姚班），后赴美国普林斯顿大学攻读计算机科学博士，研究方向聚焦于图像风格迁移、生成模型和图像处理，曾获微软研究院奖学金。
在加入 OpenAI 之前，她在 Google 担任高级研究科学家，累计工作超过六年，长期从事生成模型与计算机视觉研究，曾在 Google Research 发明 MaskGIT 和 Muse 文本生成图像架构。
早期的文本生成图像主要依赖扩散模型（如 DALL·E 2、Imagen），这些模型虽然生成质量高，但推理速度慢、训练开销大。而 MaskGIT 和 Muse 则采用了“离散化 + 并行生成” 的方式，大幅提升了效率。
MaskGIT 是非自回归图像生成的新起点，Muse 则是将这一方法推向文本图像生成的代表作。它们不像 Stable Diffusion 那样广为人知，但在学术与工程体系中，是非常重要的技术基石。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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