AIGC技術(shù)與應(yīng)用近期，短視頻平臺(tái)上火爆的“AI繪畫”，在各大科技平臺(tái)上刷屏的智能聊天軟件ChatGPT，引起了人們普遍關(guān)注。人工智能潛力再次被證明，而這兩個(gè)概念均來自同一個(gè)領(lǐng)域：AIGC。AIGC到底是什么？為什么如此引人關(guān)注？AIGC能產(chǎn)生什么樣的應(yīng)用價(jià)值？本文將重點(diǎn)關(guān)注三個(gè)方面：1、AIGC中心技術(shù)與原理2、AIGC典型應(yīng)用場(chǎng)景3、AIGC落地產(chǎn)品形態(tài)。一、AIGC是什么？AIGC全稱為AI-GeneratedContent，直譯：人工智能內(nèi)容生成。即采用人工智能技術(shù)來自動(dòng)生產(chǎn)內(nèi)容。那么，AIGC采用了什么人工智能技術(shù)？可生成什么內(nèi)容？對(duì)以上兩個(gè)問題進(jìn)行回答，首先，從技術(shù)層面AIGC可分為三個(gè)層次，分別為：1、智能數(shù)字內(nèi)容孿生：簡(jiǎn)單的說，將數(shù)字內(nèi)容從一個(gè)維度映射到另一個(gè)維度。與生成有什么關(guān)系呢？因?yàn)榱硪粋€(gè)維度內(nèi)容不存在所以需要生成。內(nèi)容孿生主要分為內(nèi)容的增強(qiáng)與轉(zhuǎn)譯。增強(qiáng)即對(duì)數(shù)字內(nèi)容修復(fù)、去噪、細(xì)節(jié)增強(qiáng)等。轉(zhuǎn)譯即對(duì)數(shù)字內(nèi)容轉(zhuǎn)換如翻譯等。該技術(shù)旨在將現(xiàn)實(shí)世界中的內(nèi)容進(jìn)行智能增強(qiáng)與智能轉(zhuǎn)譯，更好的完成現(xiàn)實(shí)世界到數(shù)字世界映射。例如，我們拍攝了一張低分辨率的圖片，通過智能增強(qiáng)中的圖像超分可對(duì)低分辨率進(jìn)行放大，同時(shí)增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息，生成高清圖。再比如。 問題."邏輯行家"對(duì)公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個(gè)重要的里程碑.福建公司AIGC弊端

    一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡(jiǎn)單來說，就是以前本來需要人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作，現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動(dòng)寫作、自動(dòng)設(shè)計(jì)等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個(gè)階段：早期萌芽階段（上世紀(jì)50年代至90年代中期），沉淀累積階段（上世紀(jì)90年代至本世紀(jì)10年代中期），快速發(fā)展階段（本世紀(jì)10年代中期至今）。在早期萌芽階段（1950s~1990s）由于技術(shù)限制，AIGC有限于小范圍實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用，例如1957年出現(xiàn)了首支電腦創(chuàng)作的音樂作品《依利亞克組曲（IlliacSuite）》。然而在80年代末至90年代中期，由于高成本和難以商業(yè)化，AIGC的資本投入有限，因此未能取得許多斐然進(jìn)展。作者：HOTAIGC鏈接：源：簡(jiǎn)書著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。 莆田谷歌AIGC優(yōu)缺點(diǎn)總之，80年代AI被引入了市場(chǎng)，并顯示出實(shí)用價(jià)值.可以確信，它將是通向21世紀(jì)之匙。

    那么，下一次員工所做的PPT很大概率還是不符合要求，因?yàn)?，沒有反饋思考，沒有HFRL，自然不會(huì)做出符合要求的工作。ChatGPT亦是如此。ChatGPT能夠回答出好的問題與它的“領(lǐng)導(dǎo)”所秉持的價(jià)值觀有很大關(guān)系。因此，你的“點(diǎn)踩”可能會(huì)影響ChatGPT的回答。ChatGPT的斐然特點(diǎn)如下：（3）多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型CLIP（OpenAI）2021年美國OpenAI公司發(fā)布了跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型CLIP，該模型采用從互聯(lián)網(wǎng)收集的4億對(duì)圖文對(duì)。采用雙塔模型與比對(duì)學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式進(jìn)行訓(xùn)練。CLIP的英文全稱是ContrastiveLanguage-ImagePre-training，即一種基于對(duì)比文本-圖像對(duì)的預(yù)訓(xùn)練方法或者模型。簡(jiǎn)單說，CLIP將圖片與圖片描述一起訓(xùn)練，達(dá)到的目的：給定一句文本，匹配到與文本內(nèi)容相符的圖片；給定一張圖片，匹配到與圖片相符的文本。

    應(yīng)用：在擴(kuò)散模型（diffusionmodel）的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應(yīng)用，比如：圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖，中間圖像作為輸入，基于擴(kuò)散模型，生成左右視角兩張圖，輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產(chǎn)品與模型：在擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上，各公司與研究機(jī)構(gòu)開發(fā)出的代替產(chǎn)品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像，圖像生成圖像）DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發(fā)布，并在2022年9月28日，在OpenAI網(wǎng)站向公眾開放，提供數(shù)量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務(wù)。Imagen（GoogleResearch文本生成圖像）Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴(kuò)散模型，該模型目前不對(duì)外開放。用戶可通過輸入描述性文本，生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion（StabilityAI文本生成圖像，代碼與模型開源）2022年8月，StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion，這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開源Diffusion模型，代碼與模型權(quán)重均向公眾開放。（4）Transformer2017年由谷歌提出，采用注意力機(jī)制（attention）對(duì)輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重，其并行化處理的優(yōu)勢(shì)能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，加速了GPT等預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。 人工智能技術(shù)接受檢驗(yàn) 在"沙漠風(fēng)暴"行動(dòng)中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了打仗的檢驗(yàn)。

    【應(yīng)用】：圖像生成（AI繪畫）、文本生成（AI寫作、ChatBot）、視頻生成、多模態(tài)生成等。從生成內(nèi)容層面AIGC可分為五個(gè)方面：1、文本生成基于NLP的文本內(nèi)容生成根據(jù)使用場(chǎng)景可分為非交互式與交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要/標(biāo)題生成、文本風(fēng)格遷移、文章生成、圖像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天機(jī)器人、文本交互游戲等。【代表性產(chǎn)品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、圖像生成圖像生成根據(jù)使用場(chǎng)可分為圖像編輯修改與圖像自主生成。圖像編輯修改可應(yīng)用于圖像超分、圖像修復(fù)、人臉替換、圖像去水印、圖像背景去除等。圖像自主生成包括端到端的生成，如真實(shí)圖像生成卡通圖像、參照?qǐng)D像生成繪畫圖像、真實(shí)圖像生成素描圖像、文本生成圖像等。【代表性產(chǎn)品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格等。3、音頻生成音頻生成技術(shù)較為成熟，在C端產(chǎn)品中也較為常見，如語音克隆，將人聲1替換為人聲2。還可應(yīng)用于文本生成特定場(chǎng)景語音，如數(shù)字人播報(bào)、語音客服等。此外，可基于文本描述、圖片內(nèi)容理解生成場(chǎng)景化音頻、樂曲等。【代表性產(chǎn)品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。 意識(shí)和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢？福建搜狗AIGC趨勢(shì)

計(jì)算機(jī)技術(shù)不再只屬于實(shí)驗(yàn)室中的一小群研究人員。福建公司AIGC弊端

    AIGC的中心技術(shù)有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統(tǒng)的自編碼器通過數(shù)值方式描述潛空間不同，它以概率方式對(duì)潛在空間進(jìn)行觀察，在數(shù)據(jù)生成方面應(yīng)用價(jià)值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行重建生成新數(shù)據(jù)。VAE模型（2）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，成為早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略學(xué)習(xí)，在圖像生成中應(yīng)用普遍。以GAN為基礎(chǔ)產(chǎn)生了多種變體，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含兩個(gè)部分：生成器：學(xué)習(xí)生成合理的數(shù)據(jù)。對(duì)于圖像生成來說是給定一個(gè)向量，生成一張圖片。其生成的數(shù)據(jù)作為判別器的負(fù)樣本。判別器：判別輸入是生成數(shù)據(jù)還是真實(shí)數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)輸出越接近于0，生成數(shù)據(jù)可能性越大；反之，真實(shí)數(shù)據(jù)可能性越大。 福建公司AIGC弊端