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标题: 什么是AIGC？AIGC能否会颠覆将来的内容消费形式？普通人如何应用好AI提高内容消费效率？ [打印本页]

作者: Oa5px6Mi 时间: 8 小时前
标题: 什么是AIGC？AIGC能否会颠覆将来的内容消费形式？普通人如何应用好AI提高内容消费效率？
2024年是AI元年，正好我在AI公司外面工作，对AIGC有着几年的研讨，接上去把我这对AIGC的学习阅历毫无保留的给大家分享一下
AIGC 的简要引见

在广义上，AIGC是指应用AI自动生成内容的消费方式，比如自动写作、自动设计等。在广义上，AIGC是指像人类一样具有生成创造才能的AI技术，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种方式的内容和数据。
比如如今很火的如下两个模型：
ChatGPT：一个言语模型，可以很快的了解并回复人类的成绩
DALL-E-2：可以在根据文字创作一幅对应的高质量图像，如图所示

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AI GC做了哪事情？
1、从大数据中提取信息
2、根据提取到的信息生成对应的内容，如文本，视频，图品，音乐等等
之前的工作：没有大量的数据和硬件支撑，而如今有了AIGC，可以处理大量的数据、优秀的基础模型、强有力的硬件计算资源，比如图像模型：stable diffusion，异样在 2022 年提出，且拥有很强的图像生成才能
AIGC的基本原理
AIGC是指应用等GAN(生成对抗网络)、Transformer模型、Diffusion模型等基础生成算法模型、预训练模型以及CLIP(跨模态学习模型)等AI技术，经过对既有数据的学习和发散，基于与人类交互所确定的主题，由AI算法模型完全自主、自动生成对应内容，从而协助互联网、传媒、电商、影视、文娱等行业停止文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单终身成或跨模态生成，以提升内容消费效率与多样性。
当然AIGC的地城原理和逻辑远不止下面说的这么简单.
目前AIGC从GPT1到GPT 4.0，弱小的处理才能一次又一次得到了提升！
GPT-1：核心思想是基于大量未标注数据停止生成式预训练学习，然后对其停止微调以顺应特定义务。
GPT-2：GPT-1的成绩是微调下游义务的可转移性不足，且Fine-Tuning层不共享。为了处理这个成绩，OpenAI在2019年引入了GPT家族的新成员：GPT-2。

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GPT-3将模型大小添加到1750亿参数（比GPT-2大115倍）并运用45TB的数据停止训练。

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算力支持

如今发展成熟的硬件、分布式训练、云计算等都为大模型的产生提供了很大的支持

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举个例子
GAN 是 AIGC 最常用的机器学习算法之一，另外一个常用的是 diffusion model，在某些方面很像，比如也是合适基于原始内容（噪音）来生成内容

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在原始图像基础上，用 GAN 生成的一些实例
CNN的网络结构分为3部分：输入层，隐藏层与输入层。CNN的输入层是直接输入二维图像信息，这一点与传统的神经网络输入层需求输入一维向量有所不同。
隐藏层由三种网络构成 —— 卷积层（包含激活函数），池化层，全衔接层。
卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是部分感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合成绩。
AIGC的模型

海外模型：Stable Diffusion，DALL-E2，Imagen Video，Make-A-Video。
国内模型：太极，文心一格，太乙Stable Diffusion，CogView，MSRA，ModelScope，MagicMix，DPM-Solver。
AIGC 的运用场景

基于机器学习的AIGC技术，次要应用机器学习和深度学习算法，经过对大量的言语数据停止学习和模拟，完成对自然言语的了解和生成。这种技术的优点是生成的内容比较自然、流利，但是需求大量的语料数据停止训练。例如，OpenAI的GPT-4模型，就是应用这种技术来生成文章。

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举个例子

文字内容生成
AIGC可以生成文章、旧事、博客、评论、对话等文字内容。它可以根据输入的提示或成绩生成相关的文本，并模拟人类的言语风格和表达方式，

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图像内容生成
AIGC可以生成图像、插图、艺术作品等。例如，2DALL-E是一个图像生成模型，可以根据描画生成与之相关的图像。
提示词：

一只拟人化的非常心爱的大头蜥蜴，穿着牛仔服，在沙漠里，烈日当头，史诗级灯光，悠闲的散步，ful lbody全身照，一张超写实的照片。

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效果：

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比如，当面对一个新的审计范畴时，可以经过与ChatGPT的互动对话，疾速梳理出行业背景信息，整理出实施方案的框架；当审计曾经完成了初步审计后，可以将审计发现用WPS整理成markdown格式，再由AI疾速生成演示PPT，用于向指导及被审计单位汇报相关审计发现
音频内容生成
AIGC可以生成音乐、声响效果、语音等。例如，3.WaveNet是一个音频合成模型，可以生成逼真的语音
比如，我们输入下面提到的那首已被用户重制了的《只因你太美》的歌词：

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输入歌词时，引荐用“Verse”、“Chorus”等词汇标注出每一个歌词段落，这样会让生成的歌曲的结构更符合我们的预期。
视频内容生成

AIGC可以生成虚拟角色、动画、视频剪辑等。例如，经过过Sora，输入：龙年春节，红旗招展摩肩接踵。产生视频特效：

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艺术创作

AIGC可以生成艺术作品，如绘画、图像编辑、风格转换等。例如，DeepArt是一个基于神经网络的艺术生成工具，可以将输入的图像转换为具有不同艺术风格的图像。

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如何AIGC

了解地城的核心技术,AIGC技术的完成触及多个方面，包括机器学习、计算机视觉、自然言语处理、优化算法等。
AIGC不只仅是一个应战，它也是一个机遇。只要不断学习和顺应，才能在这个变化的时代中保持竞争力。程序员开发者将迎来一个愈加充满应战和机遇的新时代。在这个时代里，程序员需求不断学习和创新，以顺应不断变化的技术环境和社会需求。
所以，2024年，人人都是AI工程师，干就对了！
最后想说

AIGC（AI Generated Content）技术，即人工智能生成内容的技术，具有非常广阔的发展前景。随着技术的不断提高，AIGC的运用范围和影响力都将分明扩展。以下是一些关于AIGC技术发展前景的预测和展望：
1、AIGC技术将使得内容创造过程愈加自动化，包括文章、报告、音乐、艺术作品等。这将极大地提高内容消费的效率，降低成本。2、在游戏、电影和虚拟理想等范畴，AIGC技术将可以创造愈加丰富和沉浸式的体验，推进文娱产业的创新。3、AIGC技术可以协助设计师和创意工作者疾速生成和迭代设计理念，提高创意过程的效率。
将来，AIGC技术将持续提升，同时也将与人工智能技术深度交融，在更多范畴得到广泛运用。感兴味的小伙伴，赠送全套AIGC学习材料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程。
对于从来没有接触过AI绘画的同窗，我曾经帮你们预备了详细的学习成长道路图。可以说是最迷信最系统的学习道路，大家跟着这个大的方向学习准没成绩。

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AIGC学习必备工具和学习步骤
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手

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如今AI绘画还是发展初期，大家都在探索行进。
但新事物就意味着新机会，我们普通人要做的就是抢先进场，先学会技能，这样当真正的机会来了，你才能抓得住。
假如你对AI绘画感兴味，我可以分享我在学习过程中搜集的各种教程和材料。
学完后，可以毫无成绩地应对市场上绝大部分的需求。
这份AI绘画材料包整理了Stable Diffusion入门学习思想导图、Stable Diffusion安装包、120000+提示词库，800+骨骼姿态图，Stable Diffusion学习书籍手册、AI绘画视频教程、AIGC实战等等。
【Stable Diffusion安装包（含常用插件、模型）】

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【AI绘画12000+提示词库】

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【AI绘画800+骨骼姿态图】

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【AI绘画视频合集】

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还有一些曾经总结好的学习笔记，可以学到不一样的思绪。

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实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一同敲，要动手实操，才能将本人的所学运用到实践当中去，这时分可以搞点实战案例来学习。

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