🚀AIGC革命!AI已能生成文字、代码、音频、图片和视频,未来内容生产将如何翻天覆地?🌟

AI小说 3周前 lida
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文章主题:AIGC, AI Generated Content, 深度学习模型, 开源模式

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

AIGC介绍

AIGeneratedContent(简称AIGC)是当今内容创新领域的一大亮点,它借助人工智能的力量生成内容,相较于PGC和UGC,展现出独特的魅力。2022年,AIGC的迅猛崛起得益于深度学习模型的不断优化、开源策略的普及以及大模型商业化的尝试,这些都为它的加速发展注入了强劲动力。🚀

AIGC可以生成文字、代码、声音、图片和视频。

🚀AIGC革命!AI已能生成文字、代码、音频、图片和视频,未来内容生产将如何翻天覆地?🌟

1)AI生成文字

🎉人工智能巨变!🌍AI已不只是助手,它能诗情画意地创作,🔥撰写邮件与广告,🎬编写剧本甚至小说,每一行都蕴含创新力量!💡OpenAI的GPT-3,文字生成领域的领军者,引领技术潮流,让想象无边界!若您对这神奇世界充满好奇,探索更多AI创作可能,只需轻轻一点,开启未来篇章!🌐✨

GPT-3模型商业化:自动写邮件的OthersideAI,自动写广告文案的Copy.ai和Jasper.aiAI写作:采用AIGC技术的虚拟人度晓晓写作高考作文,在不到1分钟的时间,完成了40多篇文章,获得专家打分48分的成绩,击败了75%的考生知识管理和内容协作平台Notion也发布了其文字自动生成产品Notion AI

2)AI生成代码

Deepcode:由人工智能驱动的代码审查软件DeepCode宣布,它已经检查了超过400万名开发者的代码。DeepCode的机器学习机器人精通JavaScript、TypeScript、Java、C/ c++和Python。Kite:是一款由 AI 驱动的代码补全插件,可以帮助开发者更快地编写代码并保持流畅,并且支持 13 种语言和 16 款编辑器。但因付费用户过少,已经关闭。

3)AI生成音频

音乐创作

歌词音频对齐、音乐节拍识别、音乐质量检测、韵律识别等系统

音频合成和音频降噪性能,保障用户音乐作品的高质量完成度和呈现度。

语音合成

阿里推出的新一代语音合成技术KAN-TTS,可以应用到汽车导航系统/地图系统。

4)AI生成图片

🎨今年AI绘画领域的发展堪称震撼,算法迭代的脚步从未停歇。年初,Disco Diffusion崭露头角,虽然生成的图像还略显粗糙,但其创新的步伐已经开启。随后,在4月,OpenAI的DALL-E2代飞跃升级,展现了生成完整人像和图片的强大能力,让人眼前一亮。到了8月,StabilityAI的Stable Diffusion更是实现了质的飞跃,精美程度堪比专业画师,效率也经历了翻天覆地的变化——从最初的数小时,到现在的分钟乃至数十秒,速度之快令人惊叹。每一项突破都标志着AI绘画技术的显著进步,未来可期!🌟

AI做图的模型特点出现时间GAN(Generative Adversarial Network)不稳定、分辨率低、只会模仿无法原创2014年CAN(Creative Adversial Network)表达抽象、能够原创2017年DALL-E(openAI)文字转绘画、绘画水平一般2021年2月CLIP+VQGAN可文字转绘画、开源、绘画水平一般2021年4月Disco Diffusion可文字转绘画、开源、原创性、图片精美、渲染时间长2022年2月Midjourney可文字转绘画、付费、适合人像、突出细节2022年3月Dall-E2(openAI)可文字转绘画、付费、限制较多,对复杂文字理解准确、艺术性不高、渲染快2022年4月Stable Diffusion可文字转绘画、免费开源、原创性、灵活度高、图片精美、真实感、艺术性、渲染快2022年8月Imagen(Google)有限公开,理论上比DALL-E2效果好2022年11月

5)AI生成视频

🌟AI视频创作领域正在逐步崭露头角,但领军者尚未浮出水面。于本月末,Meta的创新之举引发了热议——他们推出了Make-A-Video AI视频制作工具,紧随其后的是Google的Imagen Video与Phenaki动态亮相。👀这些前沿技术的涌现,无疑为这个快速发展的市场增添了更多活力和不确定性,让我们期待未来谁能引领这一潮流。🏆

AI生成视频模型特点出现时间Morpheus输入文字即可生成3D和动画2021年10月Make-A-Video(Meta)文字转视频、图片转视频、视频生成视频2022年9月Image Video(Google)文字转视频、视频质量高2022年10月Phenaki(Google)文字转视频、情节连贯2022年10月Stability AI Video暂未公布研发中

核心技术

序号深度学习模型类别出现时间特点1GAN(Generative Adversial Network)图像生成20141 生成器用来生成图片,判别器用来判断图片质量,两者互相平衡之后得到结果2 对输出结果的控制力较弱,容易产生随机图像,分辨率比较低2CLIP(Contrastive Language Image Pre-Training)图像生成20211 进行自然语言理解和计算机视觉分析2 使用已经标注好的文字-图像训练数据。一方面对文字进行模型训练,另一方面对图像进行另一个模型的训练,不断调整两个模型内部参数,使得模型分别输出的文字特征值和图形特征值并确认匹配3Diffusion图像生成20221 通过增加噪声破坏训练数据来学习,然后找出如何逆转这种噪声过程以恢复原始图像2 经过训练,该模型可以应用这些去噪方法,从随机输入中合成新的干净数据4ChatGPT文本生成20221 通过使用大量的训练数据来模拟人类的语言行为,并通过语法和语义分析,生成人类可以理解的文本。2 根据上下文和语境,提供准确和恰当的回答,并模拟多种情绪和语气。这样,就可以让用户在与机器交互时,感受到更加真实和自然的对话体验。5MockingBird语音克隆2021借助深度学习算法,可以完全模拟某个人的声音,而且由机器合成的语音连情绪都能够完美表达出来。6AudioLM音乐生成2022是一个具有长期一致性的高质量音频生成框架,将输入的音频映射为一串离散的标记,并将音频生成任务转化为语言建模任务7NeRF三维重建2020用2D的posed images作为监督,即可表示复杂的三维场景。

实际应用

🌟🚀内容升级大揭秘🌟🚀随着技术迭代的脚步,AI内容创作(AIGC)正引领我们步入一个全新的篇章。从最初的助手协助,到如今的协作创新,再到未来的原创高峰,每个阶段都见证着智能生产力的飞跃。🌍💡首先,让我们穿越到”AIGC助手”时代,那时是人工智能初露锋芒,以高效辅助的形式助力内容生成,降低成本,效率显著提升。💻📈然后,我们步入了”Collaborative Era”,AI与人类智慧深度交融,形成强大的协作力量,生产速度和质量并驾齐驱,内容的丰富性和多样性达到了前所未有的高度。🤝💡而现在,我们正站在”AIGC原创阶段”的门槛上,期待见证AI如何以惊人的速度和创造力,生成海量高质量的内容,颠覆现有的生产模式,成本效益比空前提升。🔥🚀未来十年,AIGC的影响力将如日中天,它将以指数级的速度改变内容产业格局,开启一个全新的数字内容黄金时代。🔍🌟别忘了,每一次技术革新都伴随着无限可能,让我们共同期待并拥抱这个AI引领的时代变革吧!🌍🌈

🌟AI生成内容(AIGC)正在引领一场创新革命,让创作者得以聚焦于核心的创意表达,释放出前所未有的创作活力。未来的创作领域将因此而变得更加高效与自由,🌟人类的工作模式也将随之迎来深刻转型。这不仅意味着基础性工作的简化,更预示着内容创作的新纪元。🌍

目前由人工智能生成的数据占所有数据的1%不到,根据Gartner预测,到2025年,人工智能生成数据占比将达到10%。

互联网时代web1.0web2.0web3.0内容生产方式PGC(专业生产)UGC(用户生产)AIGC(AI生产)优点专业、质量有保证自由上传、内容丰富维护成本低生成效率高以假乱真,超出想象缺点昂贵,限制内容生产数量质量参差不齐,但可以通过算法修正对算法要求较高

1)AIGC+传媒:写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播

2)AIGC+电商:商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场

3)AIGC+影视:AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片

4)AIGC+娱乐:AI换脸应用(如FaceAPP、ZAO)、AI作曲(如初音未来虚拟歌姬)、AI合成音视频动画

5)AIGC+教育:AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D

6)AIGC+金融:通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产,通过AIGC塑造虚拟数字人客服

7)AIGC+医疗;AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴

8)AIGC+工业:通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务,通过AIGC生成衍生设计,为工程师提供灵感

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