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8月5日消息，本源量子团队基于自主研发的量子机器学习框架VQNet，设计实现的量子生成对抗网络（QGAN）可用于图像处理领域，比如人像的修复。与经典计算机相比，量子计算处理图像的在时间上具有指数级提升，在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。其应用体验于8月5日正式上线。 据了解，此次发布的新算法是基于本源量子自主研发的量子机器学习框架VQNet，在量子操作系统本源司南上，验证了设计的QGAN算法的可行性和有效性。研发人员利用QGAN网络实现了一个在图像修复方面的应用示例，展现了量子计算机的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势，证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性，在量子领域迈出了重要一步。
