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图像生成与编辑
- AIGC：通过生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）及其变体等技术，能够根据用户输入的文字描述、草图等生成高质量、高分辨率的图像，在艺术创作、游戏开发、广告设计等领域应用广泛。如OpenAI的DALL-E、Stable Diffusion等模型，可生成风格各异、内容丰富的图像，为创作者提供灵感和素材.
- 图像编辑与修复：借助人工智能算法，可实现对图像的智能编辑和修复，如去除图像中的瑕疵、填补缺失部分、调整图像的风格和色彩等。例如，通过深度学习模型预测缺失区域的内容，实现图像的无缝修复；利用神经风格迁移技术，将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，创造出独特的视觉效果.
3D 模型生成与重建
- 3D 模型生成：基于深度学习的方法，从单张或多张 2D 图像中生成 3D 模型，降低了 3D 建模的门槛，提高了建模效率。一些研究通过对大量 3D 模型数据的学习，能够生成具有不同形状、结构和纹理的 3D 物体，可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域，快速构建虚拟场景和物体。
- 3D 重建：利用多视图几何、深度学习等技术，从多个角度的图像或视频中重建 3D 物体或场景的几何形状和外观。例如，通过对物体的不同视角图像进行特征提取和匹配，恢复其 3D 结构；在医学领域，通过 CT、MRI 等医学图像重建人体器官的 3D 模型，辅助医生进行诊断和手术规划.
图形渲染与优化
- 实时光线追踪加速：结合人工智能技术加速实时光线追踪的计算过程，提高图形渲染的真实感和效率。通过训练神经网络来预测光线的传播和相交情况，减少光线追踪的计算量，使实时渲染更加逼真的光影效果成为可能，在游戏、动画等领域具有重要应用价值.
- 渲染优化与自适应调整：根据不同的硬件设备和场景复杂度，利用人工智能自动优化图形渲染参数，实现自适应渲染。例如，根据设备的性能自动调整图像分辨率、纹理质量、渲染帧率等，确保在不同设备上都能获得流畅的视觉体验，同时提高渲染效率，降低能耗 。
人机交互与界面设计
- 智能用户界面：通过对用户行为和偏好的学习，设计更加智能、个性化的图形用户界面。例如，根据用户的操作习惯自动调整界面布局、推荐常用功能、提供个性化的视觉主题等，提高用户与界面的交互效率和满意度.
- 手势与语音交互：利用计算机视觉和语音识别技术，实现自然、直观的手势和语音交互方式。例如，通过识别用户的手势动作来操作图形界面元素，或者根据用户的语音指令生成相应的图形和操作，为用户提供更加便捷的交互体验，尤其在虚拟现实、增强现实等环境中具有重要意义。
虚拟与增强现实
- 虚拟场景生成与优化：在虚拟现实中，利用人工智能生成更加逼真、丰富的虚拟场景和虚拟角色，提高虚拟环境的沉浸感和真实感。同时，通过对虚拟场景的实时优化，确保在头戴式显示器等设备上的流畅运行，减少卡顿和眩晕感。
- 增强现实中的图形融合：在增强现实应用中，将虚拟图形与现实场景进行精确融合，实现更加自然、真实的增强效果。人工智能技术可用于识别现实场景中的物体和环境信息，根据其特征和位置准确地叠加虚拟图形，使虚拟元素与现实世界无缝结合，如在教育、建筑设计、导航等领域的应用.
医学图像分析与可视化
- 疾病诊断与辅助：借助人工智能算法对医学图像进行分析和诊断，辅助医生快速、准确地发现病变和疾病。例如，通过对X光、CT、MRI等医学图像的深度学习分析，识别肿瘤、结节等异常区域，提高疾病的早期诊断率，为医疗决策提供支持.
- 医学可视化增强：利用人工智能技术对医学图像进行增强和可视化处理，提高图像的清晰度和可读性。例如，通过生成对抗网络对低剂量 CT 图像进行去噪和增强，使医生能够更清晰地观察病变细节；或者将医学图像数据转换为直观的 3D 可视化模型，帮助医生更好地理解人体结构和病变情况。
