写给大家看的AIGC通识

AIGC爆火

AIGC是什么

AIGC即AI Generated Content,是指利用人工智能技术来生成内容

web1.0(PGC)—— web2.0(UGC)——AiUGC——AIGC(本质上是UGC的重组)

AIGC的应用

现在

第一个方向是通过AI生成文字,比如自动写邮件和广告营销文案,这要归功于OpenAI的GPT-3 AI语言模型,目前大多数AI生成文字类项目都使用该模型。

第二个方向是利用AI作图,主要技术是结合多模态神经语言模型CLIP和图像去躁扩散模型Diffusion,仅仅提供一些关键词描述就可以自动生成图片。

第三个方向是AIGC的底层技术模型开发,OPENAI和StableAI 是这个方向的龙头,也是融资金额最大的

最近


预计接下来AIGC的热门方向可能是用AI生成视频和动画,这就看Meta、Google的AI视频模型能不能解决视频的连贯性和逻辑性问题,或其他公司提出更好的解决方案。

以后

多场景:仿真驾驶/医疗/工厂/零售/人

多模态:内容生产

AIGC有什么影响

机会

脑力生产者效率的第二次飞跃,低成本自动化内容生产,AIGC极有可能成为内容生产的基础设施

有可能成为元宇宙的基石

生成式Ai可能是通用人工智能的雏形—

威胁

知识产权

隐私

安全

技术伦理

环境

AIGC生成图片

Stable Diffusion:开源可定定制

DALL-E2:擅长写实,提示简单

Midjourney:梯子,每月10或30美元,擅长艺术图像

人工智能绘画你给打几分

StableDiffusion、Midjourney 和 DALL-E-2 三种模型对比

Stable Diffusion


Midjourney


DALL-E2


AIGC生成文本

ChatGPT:专注于对话生成的语言模型,已经开放api,梯子
用户输入自然语言文本,chatGPT智能对答:回答、短文、诗歌、代码、数学、逻辑计算

聊天

通过上下文模拟面试

写代码

写诗

有理有据的拒绝你

特点:虽然可能回答会歪曲事实,但敢于质疑,能承认无知,支持多轮,能够理解上下文

AIGC的其他产品

AIGC的底层技术

技术架构

变革基础

基础的生成算法突破 、预训练模型引起质变 、多模态技术推进内容多样性

Ai生成图片技术

传统GAN图片结果输出不稳定,分辨率低

Diffusion解决作画的问题:2022年7月,是一种去噪扩散模型,工作原理是对图像逐步施加噪点,直至图像被破坏变成完全的噪点,然后再逆向学习从全噪点还原为原始图像的过程,而AI所看到的是全是噪点的画面如何一点点变清晰直到变成一幅画,通过这个逆向过程来学习如何作画。——逆计算

CLIP解决文本和图像的问题:多模态,它一方面对文字进行语言分析,另一方面对图形进行视觉分析,不断调整两个模型内部参数,达到文字和图像高度匹配的效果。

Ai生成文本技术

结语

人类还在为了生存苦苦挣扎,Ai却早早拥有了诗和远方。



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页面更新:2024-04-22

标签:人工智能   模型   图像   方向   语言   文字   内容   图片   技术   视频

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