GAN模型在单个类别的生成上能做到很好的效果，比如我刚才demo里展示的陶俑人脸生成。
而我的设计，包括我们未来的文化遗产数字化设计，需要处理数量庞大且复杂的图像，且设计需要多样性、灵活性。
所以我转而找到了……”
PPT画面切换，【Diffusion模型】这几个大字赫然出现在了页面醒目的位置。
“我用一款已经商用的人工智能软件Disco Diffusion 辅助了我的设计，它利用了CLIP模型作为引导。
CLIP模型是由一家名为OpenAI的公司在年初发布的、用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型。
“也就是说，‘通过输入文本来生成符合设计需求的图像’好这一步，也已证可行。”
PPT的页面中，岑淼用一个动态箭头联通了【文字】和【图像】。
而【图像】到【模型】之间……
“而图像到模型之间的可行性，已经通过我刚才的demo证实可行了。”
同一张PPT的页面中，岑淼又用动态箭头联通了【图像】和【3D模型】。
“那三维模型到视频就更不用说了，三维动画都是1991年诞生的。”
这个岑淼精心准备的包袱很显然是掉凳了。
但她也早就为此做好了准备。岑淼没有给自己的话留太大的气口，她瞥了眼葛建平的脸色，就迅速按下鼠标。
一根箭头又出现在了【3D模型】和【三维视频】中间，紧接着又发散出了【VR/AR】【全息影像】【mapping】等许多关键字。
“以上是我的设计概念构想，这是我查询的相关文章资料和案例调研。”
PPT展示到这一步，岑淼就停下了汇报，没有最后一页固定格式的“谢谢观看”。
她只是用一副翘首以盼的姿态微笑地看向葛建平。
“你说的这些都是很概念上的东西。”葛建平皱着眉头点评道，“尽管你每一个单独的节点都说是可行的，你也说已经有很成熟的案例了。”
葛建平让岑淼把PPT翻回到她展示那些箭头的页面。
岑淼微笑着低头操作，但与此同时，她内心也涌起了不好的预感。她握着鼠标的手很快沁出了一层薄汗。
“你这个从文字到视频的设计链，这个技术链，可能从学术层面上来看是可以，我只是说可能。”
岑淼用了她全部的意志，才忍住没有当场反驳他“肯定可以，已证可以！您可以自己去看论文”。