英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產(chǎn)內(nèi)容,其中AI是人工智能的簡稱,GC則是創(chuàng)作內(nèi)容。AIGC可以包括各種形式的內(nèi)容,如文章,新聞,音樂,繪畫視頻等。它的應(yīng)用范圍非常普遍,目前AIGC主要運用在文字,圖像,視頻,音頻,游戲以及虛擬人等方面。
內(nèi)容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)有四個發(fā)展階段:
行家生成內(nèi)容(Professionally-Generated Content。PGC)
用戶生成內(nèi)容(User-Generated Generated Content)
AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容(AI-Generated Content,AIGC)
2022年被稱為 AIGC元年。2021年之前,AIGC生成主要還是文字,而新一代的模型可以處理的模態(tài)大為豐富且支持跨模態(tài)產(chǎn),可以支持AI插畫,文字生成配套視頻等常見應(yīng)用場景。 機器可以打敗人類偉大的棋手,類人機器人可以走路并且能和人類進行互動。福州bilibiliAIGC優(yōu)缺點
采用后一種方法時,編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進行控制,這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂,就像初生嬰兒那樣,但它能夠?qū)W習(xí),能漸漸地適應(yīng)環(huán)境,應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤,但它能吸取教訓(xùn),下一次運行時就可能改正,至少不會永遠錯下去,用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能,要求編程者具有生物學(xué)的思考方法,入門難度大一點。但一旦入了門,就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定,應(yīng)用于復(fù)雜問題,通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年,中國科學(xué)院自動化研究所(中科院自動化所)團隊嶄新完成的一項研究發(fā)現(xiàn),基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型對幻覺輪廓“視而不見”,人類與人工智能的“角逐”在幻覺認(rèn)知上“扳回一局”。 三明企業(yè)AIGC但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降,業(yè)界損失了近5億美元.
智能數(shù)字內(nèi)容編輯:智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制,進而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改。如在計算機視覺領(lǐng)域,通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標(biāo)衣服的變形控制與截斷處理,將目標(biāo)衣服覆蓋至人體部位,實現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領(lǐng)域,通過對音頻信號分析,實現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎(chǔ)上對內(nèi)容的編輯與控制。【應(yīng)用】:視頻場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數(shù)字內(nèi)容生成:智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)抽象概念,并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容。如AI繪畫,從海量繪畫中學(xué)習(xí)作品不同筆法、內(nèi)容、藝術(shù)風(fēng)格,并基于學(xué)習(xí)內(nèi)容重新生成特定風(fēng)格的繪畫。采用此方式,人工智能在文本創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和詩詞創(chuàng)作中取得了不錯表現(xiàn)。再比如,在跨模態(tài)領(lǐng)域,通過輸入文本輸出特定風(fēng)格與屬性的圖像,不僅能夠描述圖像中主體的數(shù)量、形狀、顏色等屬性信息,而且能夠描述主體的行為、動作以及主體之間的關(guān)系。
AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些?1、基礎(chǔ)層(模型服務(wù))基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施。由于開發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門檻高、投入成本高,因此,該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導(dǎo)。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?;A(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種:一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費;另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層(2B)該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于,中間層不具備開發(fā)大模型的能力,但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應(yīng)用模型或工具滿足行業(yè)需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風(fēng)格圖像生成器,滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致,分別為接口調(diào)用費與平臺軟件費。3、應(yīng)用層(2C)應(yīng)用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開發(fā),面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應(yīng)用層更加關(guān)注用戶的需求,將AIGC技術(shù)切實融入用戶需求,實現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地??梢酝ㄟ^網(wǎng)頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智能的飛躍。
這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年,帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn),新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學(xué)會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上,這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當(dāng)有效的途徑。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的,是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此,計算機不僅精于算,還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力,否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候,作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識。數(shù)學(xué)簡潔,清晰,可靠性、模式化強。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上,處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來,而數(shù)學(xué)定理的特點就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說,數(shù)學(xué)是單純、直白地反映著(至少一類)創(chuàng)造力模式的學(xué)科。 機器真的可以思考嗎?人的思維只是一個復(fù)雜的計算機程序嗎?南平什么是AIGC趨勢
它將每個問題都表示成一個樹形模型,然后選擇可能得到正確結(jié)論的那一枝來求解。福州bilibiliAIGC優(yōu)缺點
AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年,隨著人工智能技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新,AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領(lǐng)域,應(yīng)用場景拓展將進一步拓展,AIGC的未來充滿無限可能。在未來,AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能,也將成為職場競爭力的重要標(biāo)志,具備這些技能的人才可以更好地適應(yīng)新興行業(yè)和新興崗位,并且有更多機會獲得高薪、高福利、高晉升機會,職場人都將借助AI進行更高效的工作,將幫助職場人士更好地應(yīng)對未來職場的挑戰(zhàn)。但是,要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功,并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應(yīng)用技巧,如何讓AI人工智能軟件為你所用,幫助你進行工作,提升工作效率;其次需要具備良好的溝通與團隊合作能力,在與其他部門或同事合作時可以更好地運用AI技術(shù)解決問題;結(jié)尾還需要具備創(chuàng)新思維和敢于嘗試新事物的勇氣,在不斷嘗試中積累經(jīng)驗并不斷提升自己。想要具備以上能力與技巧,由娛樂資本論與華龍數(shù)字藝術(shù)實訓(xùn)基地強強聯(lián)手,應(yīng)勢而生,隆重推出一門新課程——“AIGC新媒體運營”訓(xùn)練營課程,是你的選擇。 福州bilibiliAIGC優(yōu)缺點