作者：禅与计算机程序设计艺术
随着移动互联网、物联网等技术的发展，各个行业都在追逐高效率、高品质的产品和服务。而视觉类产品和服务已经成为各大公司的核心竞争力。由于受限于设备性能及成本限制，传统的人工智能（AI）技术并不能满足需求。因此，越来越多的公司选择了将视觉计算的能力整合到自己的产品中，这种方式被称为“模型生成”技术。相比于人工生成的图片，模型生成技术可以产生更加逼真、自然、有意境的视觉效果。例如，使用自动驾驶汽车生成的照片具有沉浸感、逼真的场景、节奏感和动感；使用虚拟现实技术渲染的手术室视角看片效果则非常出色。
但是，很多企业因为没有能力、资源或经验，难以将模型生成技术推向市场，导致市场份额不足。此外，由于缺少可靠的、可信的模型训练和发布机制，模型生成技术也面临着巨大的成本压力。这就要求企业在构建、优化、部署模型时需要具有丰富的专业技能，包括机器学习工程师、软件开发工程师、算法研究人员、数据分析师等。虽然模型生成技术的发展取得了极大的进步，但也存在一些技术瓶颈和短板。本文旨在通过阐述模型生成技术在智能图像生成中的应用及其发展方向，以及AI领域相关人员应具备哪些知识、技能、素养，希望能为企业提供参考。
2.基本概念术语说明
2.1 模型生成概述
模型生成技术可以分为两大类：静态模型生成和动态模型生成。
静态模型生成
静态模型生成(Static Model Generation)是指由计算机程序员手动制作的几何形状和材料渲染出来的图像。这些图像由人工工程师的判断和创作，通常精美程度很高，但缺乏创新性。一般来说，静态模型生成主要用于建筑、电子游戏、广告设计、摄影、广告宣传等艺术类项目。