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什么是生成式AI？AI绘画、ChatGPT，全面解读生成式AI进化史
发布时间：2024-07-30 11:37:34 浏览量：260次
在各大短视频平台，总能看到各种“再不学AI绘画就晚了！”、“AI视频生成，轻松成为网络红人！”的广告，还有ChatGPT这个名词在各大科技圈中疯狂传播。这些“AI绘画”、“AI视频生成”、“ChatGPT”等概念，其实都属于同一个领域——生成式AI（AIGC：AI Generated Content），也就是人工智能生成内容。
你真的了解生成式AI是什么吗？
随着科技的不断进步，互联网内容生产方式经历了PGC（Professionally Generated Content）——UGC（User Generated Content）——AIGC的演变过程。PGC指的是专业生产的内容，比如在web1.0时代由广电行业专业人士生产的文字和视频，内容专业质量优良。UGC是用户创作的内容，随着web2.0概念兴起，像我们熟知的bilibili、抖音等，用户可以自由上传内容，内容丰富多样。而当前火热的AIGC，是由AI生成的内容，实现全自动化生产和高效产出。随着自然语言生成技术NLG和AI模型的成熟，AIGC具备了我们意想不到的能力。目前，AIGC已能够自动生成文字、图片、音频、视频，甚至是3D模型和代码，你所访问的某网页，可能全都是AI创作的。
AIGC目前主要应用于三个方向：
①AI生成文字，主要应用于自动写邮件和广告营销文案，市面上的文字生成AI多使用OpenAI开发的语言模型。
②AI作图，结合多模态神经语言模型CLIP和图像去躁扩散模型Diffusion，用户提供关键词即可自动生成图片。
③AIGC底层技术模型开发，目前由OpenAI和StableAI领衔。
AIGC的发展历程并非一帆风顺，经历“模型突破—性能提升—规模化生产—遇瓶颈—再次突破—性能提升”的循环。要想推广上述商业化方向，还需付出更多努力。以AI绘画为例：
第一次技术突破源于对抗生成网络（GAN）的诞生，GAN包括生成网络G和判别网络D，G负责生成图片，D负责判断真假，二者相互对抗，直至D无法判断时，训练达成目标。GAN采用自监督方式，推动了AI绘画性能提升。
第二次技术突破来自扩散模型Diffusion Model的运用，原理是“先增强后降噪”，首先给图像施加噪声，逐步还原原图，训练后输入随机噪声即可生成图像。Diffusion模型降低了模型训练难度，加速了AI绘画过程。
第三次技术突破是Stable Diffusion模型，凭借消费级显卡即可驱动模型，普通人也能体验AIGC的创意能力。用户门槛降低，生成效果提升，令该模型备受关注，AIGC进入新阶段。
总结AIGC的发展历程，底层模型的创新对其发展起到关键作用，新模型带来更低成本和更好效果，对AIGC市场造成巨大冲击。由于高新技术特性，从事底层模型开发的公司寥寥无几。技术门槛高，难以获得高级人才，投资回报周期长，风险大，企业不愿冒险进行模型研发。目前企业更关注AIGC应用，通过现有AI模型不断满足用户需求，呈现百花齐放之势。
作为新兴技术，AIGC拥有巨大发展潜力，市场规模将迅速增长，应用场景也将扩展。期待未来，AIGC门槛降低，成为我们日常“好帮手”！点击咨询火星时代教育相关专业培训课程。
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