01.什么是AIGC
01.什么是AIGC
在人工智能快速发展的今天,一种新的内容生产方式正在悄然改变我们的生活 ,这就是AIGC。
AIGC 就像是一位能够24小时不间断工作的"超级助手",它可以帮我们写文章、画图片、制作视频,甚至创作音乐。
下面让我们深入了解AIGC的概念与应用。
一、基本概念
AIGC(AI Generated Content)是指利用人工智能技术,自动或半自动地生成文字、图像、音频、视频等各种形式的内容。
与传统依靠人工创作(UGC,User Generated Content)或专业团队创作(PGC,Professional Generated Content)的方式相比,AIGC不仅大幅度提升了内容生产的效率,更拓展了创作边界,在内容创作领域涌现出前所未有的机遇和挑战。
AIGC的出现离不开人工智能技术的飞速发展。随着深度学习(Deep Learning)的普及,特别是大语言模型(Large Language Model,LLM)和生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)等技术的突破,为AI在内容生成领域提供了强大的支撑。
AI内容生成模型可以在海量数据中学习语言模式、图像风格或音乐节奏,并运用所学知识创作出新的内容。
比如,文本生成模型可以基于庞大的训练语料,掌握语义逻辑和写作风格,自动生成自然流畅的文章。GAN则擅长学习图像的特点,通过“对抗”机制在生成器和判别器之间迭代训练,最终能够输出逼真的图像或视频。
AIGC是人工智能时代内容创作的一场革命。它基于深度学习和生成模型等先进技术,大幅提升了各类创作的工作效率,也为商业应用、学术研究乃至大众生活带来了新的可能性。
二、AIGC 类型
AIGC 技术可以广泛应用于多个领域。
在文字领域,AI 写作工具可以帮助企业在短时间内生成海量营销文案、产品描述、新闻稿等内容,或者帮助个人作家快速构思大纲和情节,为创作提供灵感辅助。
在图像领域,AI可以根据提示词生成不同风格的绘画、插画或设计草图,并基于用户反馈不断进行微调,从而得到满意的作品。
视频和音频方面,AI算法可以合成音乐、配音,甚至直接生成动画短片,大幅度减少人力成本和制作周期,让小型工作室也能制作出高质量的视觉作品,促进创意产业的多样化和繁荣。
目前,AIGC主要包含以下几种类型:
- 文本生成:包括聊天机器人、写作辅助工具和文案创作等,代表应用有ChatGPT、Kimi、豆包等。
- 音频生成:包括语音克隆、文本转语音和音乐生成,代表应用有VALL-E、Riffusion、Murf.ai等。
- 图像生成:包括AI绘画、图像编辑和图片修复等,代表应用有Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 3等。
- 视频生成:包括AI换脸、特效和自动剪辑等,代表应用有Runway Gen-2、Pika Labs、Synthesia等。
- 3D生成:应用于3D建模、AR/VR和3D打印场景,代表应用有TripoAI、混元3D等。
- 数字人生成:专注于视频交互和虚拟人技术。
- 游戏生成:用于生成游戏场景、人物和NPC,以及策略决策辅助,代表应用有Inworld AI、Scenario等。
- 代码生成:提供代码自动补全和解释功能,代表应用有GitHub Copilot、Cursro等。
- 跨模态生成:整合文本、图像和视频的多模态协同技术,代表应用有ChatGPT、百度文心系列、阿里通义系列等。
三、AIGC 发展历程
中国当前正处于 AIGC 发展的初期阶段,市场竞争格局尚不明朗。预计到 2030 年,AIGC 产业将经历以下三个发展阶段。来源:中国AIGC产业全景报告。
1、探索期(2023-2025)
该阶段主要聚焦业务场景验证和商业模式探索。尽管底层大模型发展迅速,但应用层参与者仍较少。基于各种大模型开发的应用虽增长迅速,但受限于底层模型接口能力,大多数技术尚未能在实际生产中稳定应用。
2、发展期(2025-2027)
此阶段将逐渐明确价值创造方向。人机协作模式将在各行业广泛应用,AIGC 将在内容资讯、娱乐传媒等领域创造实质性的价值。底层大模型和中间层模型的主要参与者将逐步确定,开放 API 持续增加,整体参与者显著增长,尤其是应用层企业将大量涌现。
3、加速期(2028-2030)
2028 年后,产业生态将逐步完善,AIGC 在个性化、实时化、自主迭代等方面的价值将得到充分发挥,并与其他业务系统深度融合,初创企业将推出完整解决方案。在这一阶段,AIGC 将成为内容领域的基础设施,有望催生出全新的业态。