文章主题：AIGC, AI Generated Content, 深度学习模型, 开源模式
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。
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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