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生成的AI（Genai）已成为一种有力的工具，具有创建新颖的数字内容（包括图像，文本和音乐）的能力[5]。然而，使用生成的AI创建模型看不见的现象的科学图像仍然具有挑战性，并且容易幻觉[43]和对科学原理的虚假陈述。如果模型推断超出其训练数据，它可以生成图像，虽然在视觉上是合理的，但在物理上或生物学上是不可能的[37]。这可能导致不准确的科学概念的传播，并阻碍真正的发现[19，20]。本文概述了过去几年的主要里程碑，然后描述了变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和扩散模型如何彻底改变了这些领域。最后，我们描绘了验证和验证的潜在途径。
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