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随着人工智能技术的不断发展,我们进入了一个信息爆炸的时代,信息量庞大,但也难免产生了信息过载的问题。为了解决这一问题,人工智能生成内容技术(AIGC)应运而生。
生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。
AIGC是一种新的人工智能技术,它的全称是Artificial Intelligence Generative Content,即人工智能生成内容。
它是一种基于机器学习和自然语言处理的技术,能够自动产生文本、图像、音频等多种类型的内容。这些内容可以是新闻文章、小说、图片、音乐,甚至可以是软件代码。AIGC系统通过分析大量的数据和文本,学会了模仿人类的创造力,生成高质量的内容。
现阶段国内AIGC多以单模型应用的形式出现,主要分为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成,其中文本生成成为其他内容生成的基础。
文本生成(AI Text Generation),人工智能文本生成是使用人工智能(AI)算法和模型来生成模仿人类书写内容的文本。它涉及在现有文本的大型数据集上训练机器学习模型,以生成在风格、语气和内容上与输入数据相似的新文本。
图像生成(AI Image Generation),人工智能(AI)可用于生成非人类艺术家作品的图像。这种类型的图像被称为“人工智能生成的图像”。人工智能图像可以是现实的或抽象的,也可以传达特定的主题或信息。
这里区别于搜索(搜索是别人传上来,检索图片,这里是咒语生成,即使相同咒语生成的也不一样,是独一无二的)
语音生成(AI Audio Generation),AIGC的音频生成技术可以分为两类,分别是文本到语音合成和语音克隆。文本到语音合成需要输入文本并输出特定说话者的语音,主要用于机器人和语音播报任务。到目前为止,文本转语音任务已经相对成熟,语音质量已达到自然标准,未来将向更具情感的语音合成和小样本语音学习方向发展;语音克隆以给定的目标语音作为输入,然后将输入语音或文本转换为目标说话人的语音。此类任务用于智能配音等类似场景,合成特定说话人的语音。
视频生成(AI Video Generation),AIGC已被用于视频剪辑处理以生成预告片和宣传视频。工作流程类似于图像生成,视频的每一帧都在帧级别进行处理,然后利用 AI 算法检测视频片段。AIGC生成引人入胜且高效的宣传视频的能力是通过结合不同的AI算法实现的。凭借其先进的功能和日益普及,AIGC可能会继续革新视频内容的创建和营销方式。
通过单个大规模数据的学习训练,令AI具备了多个不同领域的知识,只需要对模型进行适当的调整修正,就能完成真实场景的任务。AIGC的工作原理可以分为以下几个步骤:
AIGC 需要大量的数据来学习和理解人类创作的内容。这些数据可以包括书籍、文章、图片、音频和视频等各种形式的媒体。
基于收集的数据,AIGC利用深度学习模型进行训练。这些模型通常是神经网络,它们通过学习文本、图像或音频的模式和语法规则来生成新内容。
一旦模型训练好,它就可以开始生成内容。用户可以输入一些基本的信息或要求,然后AIGC会根据这些信息生成相应的内容。这可以是新闻文章、小说、音乐、绘画等各种类型的作品。
AIGC通常会用户的反馈,用于改进接收的内容。这有助于模型不断学习并提高生成质量。
实现AIGC更加智能化、实用化的三大要素是:数据
、算力
、算法
。
数据
:AIGC人有我优的核心基础,包括存储(集中式数据库、分布式数据库、云原生数据库、向量数据库)、来源(用户数据、公开域数据、私有域数据)、形态(结构化数据、非结构化数据)、处理(筛选、标注、处理、增强…)
算力
:为AIGC提供基础算力的平台,包括半导体(CPU、GPU、DPU、TPU、NPU)、服务器、大模型算力集群、基于IaaS搭建分布式训练环境、自建数据中心部署。
算法
:通过模型设计、模型训练、模型推理、模型部署步骤,完成从机器学习平台、模型训练平台到自动建模平台的构建,实现对实际业务的支撑与覆盖。
AIGC在各个领域都有广泛的应用,下面我们来看一些主要领域:
内容创作
:AIGC可以用于生成新闻文章、博客帖子、小说等文本内容。它可以根据用户的需求,生成高质量、独特的文本,为内容创作者提供了巨大的帮助。
广告和营销
:AIGC能够生成引人注目的广告标语、宣传材料和社交媒体内容,帮助企业吸引更多的客户。
教育
:在教育领域,AIGC可以生成个性化的教育内容,帮助学生更好地理解和掌握知识。
医疗
:AIGC可以帮助医疗专业人士分析患者数据并生成医疗报告,提高医疗诊断的准确性。
艺术与创意
:AIGC可以生成音乐、绘画、甚至电影剧本,为创意艺术家提供了无限的灵感来源。
优势:
挑战:
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