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标题: 看法 AIGC ，浅淡 AIGC 的那些事—— AIGC：用 AI 创造万物 [打印本页]
作者: UTXe    时间: 昨天 12:52
标题: 看法 AIGC ，浅淡 AIGC 的那些事—— AIGC：用 AI 创造万物
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🎨关于封面

关注 AIGC 、人工智能绘画方面的博友们，应该很快就认出了这幅画吧，没错这就是 AIGC 的产物，由新型 AI 绘画工具 “Midjourney” 创作而成，名为《太空歌剧院》。
《太空歌剧院》是一幅神奇的画作，它结合了古典与科幻的元素，将17世纪欧洲的歌剧院场景与极具科幻的太空相融，画中身穿华丽服饰的贵妇们站立于穹顶之上，遨游于太空之间，极具魔幻颜色。最后附上高清大图🎨。

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🔥关于活动

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从前，我们依托各种搜索引擎来获取内容，但随着各类数据在互联网世界的爆炸式增长，加上深度学习模型的广泛发展，我们如今不只可以完成“遇事不决问AI”，还可以应用AI停止创作，关于人工智能生成内容（AIGC）的讨论和运用也是随处可见。
作为站在AI技术前沿各位的开发者们，想必对AIGC并不生疏，早已运用过各种大模型停止文章创作。接上去是我 AIGC 技术内容征文的注释部分，让我们一同进入 AIGC 的世界吧！
活动链接：https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10539&spm=1011.2432.3001.9644
📋前言

随着互联网和人工智能的飞速发展，AIGC 这个词频繁地出如今我们的视野当中，在文章中看到过，在旧事中也是频频出现，其中还包括各个互联网行业举行的 AIGC 以及人工智能方向的峰会和技术沙龙。AIGC 为什么如此火爆？AIGC 又是什么呢？它的发展历程又是怎样样的。。。接上去我们一同来浅谈下 AIGC 的那些事，以及给大家分享一下几个关于 AIGC 的峰会内容分析和 AIGC 产物、相关大模型的运用过程。
🎯什么是 AIGC ？

何为 AIGC ？AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指生成式人工智能（人工智能生成的内容），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，经过已有数据的学习和辨认，以适当的泛化才能生成相关内容的技术。

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AIGC 应用机器学习算法和自然言语处理来生成文本、图像、视频或其他方式的内容。AIGC 运用程序应用经过大量数据训练的AI模型，以了解人类生成内容中的形式、风格和偏好。这些模型可以根据学习到的形式生成新的内容，并产生与人类创作的内容在外观上几乎无法区分的结果。
AIGC 可以运用于不同范畴，包括内容创作、营销、广告、旧事报道等等。它带来了诸多好处，例如提高效率、可扩展性，以及可以大规模生成个性化内容。AIGC 可以协助企业和个人自动化内容生成过程，节省工夫和资源。

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简而言之，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指借助 AI 技术创建的一种内容方式，经过学习形式和数据分析来完成自动化内容生成和个性化定制。
🧩AIGC：用 AI 创造万物

AIGC 是 AI 技术在创造性范畴中的重要运用，是以人工智能为核心，交融计算机图形学、计算机视觉、自然言语处理等多种技术手腕，为人类提供全新创作方式的工具。AIGC 完成了从概念到创作的全过程自动化，提高了创作效率，拓展了创作想象空间，有着广泛的运用前景。
下面我们也说到了关于什么是 AIGC 的话题，以往，人们创造内容需求经过艰苦的创作过程，需求大量的工夫和精神，而人工智能技术的运用可以协助人们完成从概念到成品的自动化。AIGC 技术可以经过机器学习和深度学习等技术手腕，模拟人类的创作过程，生成高质量、个性化的创作内容。比如说，我们可以问 AI 什么是 AIGC，这里以 CSDN 的 InsCode AI 来举一个例子，我们一同来看看它的回答是什么吧。

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短短几行字，简述了什么是 AIGC 、AIGC 可以做什么、以及 AIGC 的一些优缺陷，详略得当，合适简单了解和看法 AIGC。
🧩AIGC 的意义与发展

在书《你好，ChatGpt》中提到关于 AIGC 的意义与发展，书中这样说到。AIGC 技术的出现，对于创作范畴具有重要的意义。经过 AIGC 技术，人们可以将人工智能算法与图形学、音乐、文学等范畴的创作相结合，完成愈加高效的创作方式和愈加多样化的内容消费，片面激活人类的创造力。

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另一方面， AIGC 也对文明产业、媒体和艺术范畴的发展具有重要意义，随着 AIGC 技术的不断发展和运用，将会给文明产业带来更多商业机会和创新形式。
AIGC 的发展离不开计算机技术和人工智能技术的不断创新，近年来，随着计算机技术、算法和数据处理才能的不断提升，AIGC 的技术程度和运用范围也得到了大幅度的拓展和提高。例如，AIGC 技术曾经可以用于人物笼统设计、场景构建、音乐创作、语音合成和自然言语生成等多个范畴。同时，AIGC 技术也在不断完善和优化，以提高其运用的可行性和牢靠性。（如下图，AIGC 的三个重要发展阶段，同时也接上去要早点讲述的内容）

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但是，AIGC 的发展也带来了新的应战和成绩。例如，AIGC 生成的内容能否存在版权成绩，以及如何评价和监管 AIGC 生成内容的质量等，都是需求处理的成绩。因此，在推进 AIGC 技术发展和运用的同时，也需求加强法律和监管机制的建设，以保护知识产权和消费者权益。

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其实书中还引见了许多关于 AIGC 的运用范畴，如下图为其代表性的运用范畴，比如说金融、医疗、农业、制造业、教育范畴、批发业、动力范畴等等。

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🎯AIGC 的发展历程

为了愈加深入了解和看法 AIGC ，我们可以经过它从 0 到如今的发展历程，下面的内容也提及了 AIGC 的发展，其中也提及到了 AIGC 的发展离不开计算机技术和人工智能技术的不断创新，接上去我们结合人工智能的演进历程来分析 AIGC 的发展历程，包括三个阶段，分别是早期萌芽阶段、沉淀积累阶段和疾速发展阶段。
🧩人工智能生成内容的发展历程与概念

1950 年，艾伦·图灵 （Alan Turing）在其论文《计算机器与智能（Computing Machinery and Intelligence ）》中提出了著名的“图灵测试”，给出了断定机器能否具有“智能”的实验方法，即机器能否可以模拟人类的思想方式来“生成”内容继而与人交互。某种程度下去说，人工智能从那时起就被寄予了用于内容创造的期许。经过半个多世纪的发展，随着数据疾速积累、算力功能提升和算法效能加强，明天的人工智能不只可以与人类停止互动，还可以停止写作、编曲、绘画、视频制造等创意工作。2018 年，人工智能生成的画作在佳士得拍卖行以 43.25 万美元成交，成为世界上首个出售的人工智能艺术品引发各界关注。随着人工智能越来越多地被运用于内容创作，人工智能生成内容 ( ArtificialIntelligence Generated Content，简称 AIGC）的概念悄然兴起。接上去我们一同看看 AIGC 历史沿革这三个阶段。

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🧩早期萌芽阶段（1950s-990s）

受限于当时的科技程度，AIGC 仅限于小范围实验。1957年，莱杰伦·希勒（Lejaren Hiller）和伦纳德·艾萨克森 ( Leonard Isaacson）经过将计算机程序中的控制变量换成音符完成了历史上第一支由计算机创作的音乐作品——弦乐四重奏《依利亚克组曲 （Illiac Suite ) 》。1966 年，约瑟夫·魏岑鲍姆 （Joseph Weizenbaum）和肯尼斯·科尔比 （ Kenneth Collby） 共同开发了世界第一款可人机对话的机器人“伊莉莎 ( Eliza）”，其经过关键字扫描和重组完成交互义务。80 年代中期，IBM 基于隐形马尔科夫链模型（ Hidden Markov Model，HMM）创造了语音控制打字机“坦戈拉（Tangora）”，可以处理约 20000 个单词。80 年代末至 90 年代中由于高昂的系统成本无法带来可观的商业变现，各国政府纷纷减少了在人工智能范畴的投入，AIGC 没有获得严重打破。
🧩沉淀积累阶段 (1990s-2010s)

在这个阶段，AIGC 从实验性向适用性逐渐转变。2006 年，深度学习算法获得严重打破，同时期图形处理器(（Graphics Processing Unit，GPU ）、张量处理器（ Tensor Processing Unit，TPU） 等算力设备功能不断提升，互联网使数据规模疾速收缩并为各类人工智能算法提供了海量训练数据，使人工智能发展获得了分明的提高。但是 AIGC 依然受限于算法瓶颈，无法较好地完成创作义务，运用依然有限，效果有待提升。2007 年，纽约大学人工智能研讨员罗斯·古德温拆卸的人工智能系统经过对公路游览中的一切所见所闻停止记录和感知，撰写出小说《1 The Road》。作为世界第一部完全由人工智能创作的小说，其意味意义远大于实践意义，全体可读性不强拼写错误、辞藻空泛、缺乏逻辑等缺陷分明。2012 年，微软公展开现
了一个全自动同声传译系统，基于深层神经网络 （Deep NeuralNetwork，DNN）可以自动将英文演讲者的内容经过语音辨认、言语翻译、语音合成等技术生成中文语音。
🧩疾速发展阶段 (1990s-2010s)

自2014 年起，随着以生成式对抗网络 ( Generative Adversarial Network，GAN）为代表的深度学习算法的提出和迭代更新，AIGC 迎来了新时代，生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨。2017 年，微软人工智能少女“小冰”推出了世界首部 100% 由人工智能创作的诗集《阳光失了玻璃窗》。2018年，英伟达发布的 StyleGAN 模型可以自动生成图片，目前已晋级到第四代模型 StyleGAN-XL，其生成的高分辨率图片人眼难以分辨真假。2019 年，DeepMind 发布了 DVD-GAN 模型用以生成延续视频，在草地、广场等明白场景下表现突出。2021 年，OpenAI 推出了 DALL-E 并于一年后推出了晋级版本 DALL-E-2，次要运用于文本与图像的交互生成内容，用户只需输入简短的描画性文字，DALL-E-2 即可创作出相应极高质量的卡通、写实、笼统等风格的绘画作品。再到后来，也就是现如今，涌现出了许多大模型和生成式的 AI 运用。

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如上图，简单描画了 AIGC 的发展历程，就是上文所述的三个阶段。
🎯AIGC 峰会分享

下面说了那么多关于 AICG 的发展和描画，我们应该对 AIGC 有了一定的见解和看法。那么成绩来了，真正落地的 AI 又有多少呢，我们作为普通开发者或者互联网行业的从事人员又应该以怎样样的角度去对待和思索 AIGC 的发展和运用呢。接上去我给大家分享几个关于 AIGC 的峰会。
🧩AIGC2023

首届人工智能生成内容国际会议（2023 The 1st International Conference on AI-generated Content (AIGC2023) ）于2023年8月25-26日在中国上海成功举行，在 ChatGPT、AIGC 疾速发展的背景下，作为首届、也是世界范围内第一个专门针对人工智能生成内容的国际会议，将汇聚全球 AI-generated Content 的科研工作者、从业者和范畴专家，共同讨论和推进当前 AIGC 最前沿的技术，促进人工智能相关范畴的学术交流和技术创新。

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🧩2023小蛮腰科技大会暨AIGC人工智能峰会

小蛮腰科技大会是由广州市迷信技术局、亚洲数据集团共同主办的“科技+”盛会，用智慧与勇气探求未知世界。大会依托人工智能、数字经济，讨论智能制造、创业投资、元宇宙和商业航天、新消费等多个议题，约请全球顶尖技术研发者、专家教授、企业家、资本代表、媒体人，经过主题演讲、圆桌对话、闭门会议、展览展现等方式讨论国内外的科技新进程，探求人类文明新停顿。假如对此感兴味，可以移步到博主的这篇文章阅读（2023全国科技工作者日——回顾2023小蛮腰科技大会暨AIGC人工智能峰会，致敬全国科技工作者），内容愈加详细。

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🧩2023世界工业互联网产业大会——人工智能通用大模型和AIGC运用论坛

就在9月14日上午，2023世界工业互联网产业大会——人工智能通用大模型和AIGC运用论坛在青岛国际会议中心顺利举行，论坛以“聚焦大模型 共话AIGC时代”为主题，共同讨论将来产业发展的新形式、新业态、新范式，超前规划人工智能大模型和AIGC运用新赛道，助力青岛工业互联网和人工智能的革新与发展。（感兴味的小伙伴们还可以看 15 号精彩内容）

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当然了，现如今还要很多关于人工智能、AIGC 的论坛和峰会，这里就不逐一罗列了、
🎯AIGC 与大模型创作实际

AIGC与大模型创作实际亲密相关。大模型是指可以处理庞大数据量和复杂义务的人工智能模型，如 GPT-3 等。这些大模型在 AIGC 中扮演着关键的角色，可以经过学习大规模数据集中的形式和信息，生成高质量、多样化的内容。
在大模型创作实际中，AIGC 可以运用于各种范畴，如文学创作、广告营销、艺术创作等。经过输入一些关键信息或提示，大模型可以生成具有创造力和想象力的内容，协助人们停止创作和创新。

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🧩创作实际

下面讲了这么多关于 AIGC 的实际，接上去才是这篇文章的最有意思的内容。我们来经过实践操作来感受 AIGC 与大模型创作。
文章在引见 AIGC 的字里行间，我们也曾经举了一个例子，没错就是来自 CSDN 的 AI 创作助手—— INSCODE AI，我们在写文章的过程，将会大大提高文章创作的效率和质量，可以处理了很多繁琐和复杂的工作，让我们愈加专注于思索和表达。同时，也为那些缺乏写作阅历或者工夫的人们提供了一个疾速、高效的处理方案。关于 INSCODE AI 的概况可以移步到博主的这篇文章阅读（InsCode AI 创作助手：源于 CSDN 的 AI 创作助手，不一样的创作体验）

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回到主题，关于创作实际，这里我们先不谈 ChatGpt，我们以国产的大模型为例子，比如说百度的文心一言、阿里的通义千问，还有就是 CSDN 的 INSCODE AI 创作助手。我们以这三个生成式 AI 来停止实际。
这里我们就以“ AIGC 与大模型创作实际”这个标题的内容为关键词，先小试牛刀，看看它们对于 AIGC 与大模型创作实际有着什么样的见解。
INSCODE AI 创作助手

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文心一言

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通义千问

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其实我们不用特别去比较三者生成的内容，这样就好像我们问了三个不同的角色同一个成绩，每个角色都有本人的见解和回答方式。如何我们可以看到文心一言的回答中包括了详细的实际例子，这个回答算是答到点上了，其实我们可以停止优化我的发问艺术，因此提示词、关键词是对于 AIGC 输入内容的结果起到很重要的作用，在这个生成过程，我们也要不断思索如何让它产出有效的创作结果。
接上去我们次要以文心一言为重点实际对象，继续体验 AIGC 与大模型创作实际。接上去我们经过代码生成和绘图来体验创作实际。首先是代码，我们问一些简单的算法，比如说排序，这里以 JavaScript 的冒牌排序为提示词，来看看效果怎样样。首先是单刀直入，直接给出一个 JavaScript 写法的冒泡排序。

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这段代码，学过冒牌排序都知道这是很经典的写法，然后我们继续提出需求，给出更简约的写法，

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接上去我们来运转下这段代码。这里的 arr 就以 [5, 2, 8, 1, 9, 3] 为例子。
  1. functionbubbleSort(arr){do{var swapped =false;for(var i =0; i < arr.length -1; i++){if(arr[i]> arr[i +1]){[arr[i], arr[i +1]]=[arr[i +1], arr[i]];  
  2.         swapped =true;}}}while(swapped);return arr;}
复制代码
调试结果如下。

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经过这个创作体验，我们可以知道 AIGC 与人之间交互是怎样个一回事，消费过程，创作结果都是一清二楚。这同时也反映出人和 AIGC 之间是创作以及思索不同之处。人为生成内容是人类的智慧、阅历、创造力和直觉思想。从另一个方面来看，AIGC 应用人工智能技术训练模型停止学习和模拟幽默的数据，分析成绩，从而表现得像人。

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🧩AIGC 绘图

经过下面的内容，我们体验了 AIGC 的文字生成、代码生成的创作实际，接上去我们来体验下绘制图片的创作实际。这里以两个不同大模型来演示，首先依然是文心一言，我们以“生成一张阳光的图片”，创作结果如下。

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然后针对这个结果，我们停止一些优化，比如说去除图片中的人物。

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我们可以发现针对性的输入提示词，它可以很明晰的执行，从而去除了人物。点到为止，解析了我们来看看专门的绘图 AIGC 大模型—— Stable Diffusion。这里我们以 CSDN 的 InsCode Stable Diffusion 为例子，看看它是怎样样生成图片的（部署地址：https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion）。
首先简单的引见与下什么是 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是一种基于机器学习的文本到图像模型，可以根据文本生成图形。为内容创作者和艺术家等提供更高程度的创造力和便利。 该技术经过运用“风格转换”来模拟其训练数据集中图像的风格，并根据文本输入生成相应的图像。

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接上去，看看如何在 InsCode Stable Diffusion 下面绘制一张图片，这里直接看博主以前的操作例子，就不二次停止演示了。比如说输入这副彩色的山水画，我们需求输入提示词，也可以输入反向词来限制，同时还有其他模型版本及相关配置，比如说采样迭代数、采样方法、提示词相关性、种子、图片大小、模型哈希值、模型、版本等等。

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还是那句话，二者之间不用对比，更何况是不同的大模型，Stable Diffusion 是针对性图像模型，对于图片的生成有更多参数设置，愈加有深度。感兴味的小伙伴可以移步到博主的这篇文章停止阅读（InsCode Stable Diffusion 美图活动一期——即刻体验！来自 CSDN 的 SD 模型）

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到此创作实际结束，运用 AIGC 和大模型创作实际可以协助人们更快、更高效地生成各种类型的内容。
📝最后

到此这就是文章的全部内容了，置信从头阅读到这的读者一定对 AIGC 有了不少的看法和见解，最后我们在一同总结回顾一下这篇文章的次要内容和精彩部分。
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📑参考材料

[1] 人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2022年）
[2] What is AIGC and how to promote your AIGC application with landing page
[3] AI-Generated Content (AIGC): A Survey
[4] AI-Generated Content and Applications in Web3
[5] 文心一言
[6] 通义千问



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