本文深入解析了AI生成图像的技术原理，着重探讨了生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion model）等核心技术。这些技术通过深度学习模型的训练，实现了从噪声中生成逼真图像的能力。此外，文章还分析了AI生成图像技术在数据依赖性和计算资源消耗方面的痛点，并展望了该领域未来的发展趋势和潜在应用。随着技术的进步，AI生成图像将为高分辨率图像生成、个性化图像定制以及跨领域应用带来更多机遇。