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什么是生成式AI？AI繪畫、ChatGPT，全面解讀生成式AI進化史

發(fā)布時間：2024-07-30 11:37:34 瀏覽量：264次

在各大短視頻平臺，總能看到各種“再不學AI繪畫就晚了！”、“AI視頻生成，輕松成為網絡紅人！”的廣告，還有ChatGPT這個名詞在各大科技圈中瘋狂傳播。這些“AI繪畫”、“AI視頻生成”、“ChatGPT”等概念，其實都屬于同一個領域——生成式AI（AIGC：AI Generated Content），也就是人工智能生成內容。

你真的了解生成式AI是什么嗎？

隨著科技的不斷進步，互聯網內容生產方式經歷了PGC（Professionally Generated Content）——UGC（User Generated Content）——AIGC的演變過程。PGC指的是專業(yè)生產的內容，比如在web1.0時代由廣電行業(yè)專業(yè)人士生產的文字和視頻，內容專業(yè)質量優(yōu)良。UGC是用戶創(chuàng)作的內容，隨著web2.0概念興起，像我們熟知的bilibili、抖音等，用戶可以自由上傳內容，內容豐富多樣。而當前火熱的AIGC，是由AI生成的內容，實現全自動化生產和高效產出。隨著自然語言生成技術NLG和AI模型的成熟，AIGC具備了我們意想不到的能力。目前，AIGC已能夠自動生成文字、圖片、音頻、視頻，甚至是3D模型和代碼，你所訪問的某網頁，可能全都是AI創(chuàng)作的。

AIGC目前主要應用于三個方向：

①AI生成文字，主要應用于自動寫郵件和廣告營銷文案，市面上的文字生成AI多使用OpenAI開發(fā)的語言模型。

②AI作圖，結合多模態(tài)神經語言模型CLIP和圖像去躁擴散模型Diffusion，用戶提供關鍵詞即可自動生成圖片。

③AIGC底層技術模型開發(fā)，目前由OpenAI和StableAI領銜。

AIGC的發(fā)展歷程并非一帆風順，經歷“模型突破—性能提升—規(guī)模化生產—遇瓶頸—再次突破—性能提升”的循環(huán)。要想推廣上述商業(yè)化方向，還需付出更多努力。以AI繪畫為例：

第一次技術突破源于對抗生成網絡（GAN）的誕生，GAN包括生成網絡G和判別網絡D，G負責生成圖片，D負責判斷真假，二者相互對抗，直至D無法判斷時，訓練達成目標。GAN采用自監(jiān)督方式，推動了AI繪畫性能提升。

第二次技術突破來自擴散模型Diffusion Model的運用，原理是“先增強后降噪”，首先給圖像施加噪聲，逐步還原原圖，訓練后輸入隨機噪聲即可生成圖像。Diffusion模型降低了模型訓練難度，加速了AI繪畫過程。

第三次技術突破是Stable Diffusion模型，憑借消費級顯卡即可驅動模型，普通人也能體驗AIGC的創(chuàng)意能力。用戶門檻降低，生成效果提升，令該模型備受關注，AIGC進入新階段。

總結AIGC的發(fā)展歷程，底層模型的創(chuàng)新對其發(fā)展起到關鍵作用，新模型帶來更低成本和更好效果，對AIGC市場造成巨大沖擊。由于高新技術特性，從事底層模型開發(fā)的公司寥寥無幾。技術門檻高，難以獲得高級人才，投資回報周期長，風險大，企業(yè)不愿冒險進行模型研發(fā)。目前企業(yè)更關注AIGC應用，通過現有AI模型不斷滿足用戶需求，呈現百花齊放之勢。

作為新興技術，AIGC擁有巨大發(fā)展?jié)摿Γ袌鲆?guī)模將迅速增長，應用場景也將擴展。期待未來，AIGC門檻降低，成為我們日?！昂脦褪帧?！點擊咨詢火星時代教育相關專業(yè)培訓課程。

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