何恺明团队提出分形生成模型，将计算效率提高4000倍，首次实现高分辨率逐像素图像生成。他们将生成模型抽象为“原子模块”，通过递归调用这些模块构建自相似分形架构。该模型受数学分形思想启发，使用参数化神经网络作为分形生成器，从数据中学习递归法则，适用于材料、蛋白质等领域。 在逐像素图像生成任务中，该模型...