AIGC是什么？AIGC是AI-GeneratedContent的全稱，字面意思是“人工智能生成的內(nèi)容”。它使用人工智能技術(shù)來自動產(chǎn)生各種內(nèi)容。那么，AIGC具體采用了哪些人工智能技術(shù)？它能夠生成哪些內(nèi)容呢？

針對上述兩個問題，首先我們可以從技術(shù)層面對AIGC進(jìn)行分類，可以將其分為三個層次：

1、智能數(shù)字內(nèi)容孿生：

簡單來說，內(nèi)容孿生是將數(shù)字內(nèi)容從一個維度映射到另一個維度。它與生成的關(guān)系在于，另一個維度的內(nèi)容尚未存在，因此需要生成。內(nèi)容孿生的應(yīng)用主要包括內(nèi)容增強(qiáng)和轉(zhuǎn)換。其中，增強(qiáng)可以對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行修復(fù)、去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)等處理；轉(zhuǎn)換可以將數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行轉(zhuǎn)譯，比如翻譯。

這項(xiàng)技術(shù)的目標(biāo)是通過智能增強(qiáng)和智能轉(zhuǎn)譯來提升和轉(zhuǎn)換現(xiàn)實(shí)世界中的內(nèi)容，以更好地實(shí)現(xiàn)從現(xiàn)實(shí)世界到數(shù)字世界的映射。例如，我們拍攝了一張低分辨率的圖片，可以利用圖像超分的智能增強(qiáng)技術(shù)對其進(jìn)行放大，并增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息，生成高清圖像。同樣地，對于老照片中丟失像素的部分，可以通過智能增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容恢復(fù)。而智能轉(zhuǎn)譯則專注于不同模態(tài)之間的相互轉(zhuǎn)換。例如，我們錄制了一段音頻，可以利用智能轉(zhuǎn)譯技術(shù)自動生成字幕；又如，我們輸入了一段文字，可以自動生成語音。這兩個例子都是模態(tài)之間智能轉(zhuǎn)譯的應(yīng)用案例。

【使用場景】：可用于圖像放大、音頻轉(zhuǎn)文字、文字轉(zhuǎn)語音等。

2、智能化數(shù)字內(nèi)容編輯：

智能數(shù)字內(nèi)容編輯指通過對內(nèi)容的理解和屬性控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)修改內(nèi)容的操作。例如，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，可以通過對視頻內(nèi)容的理解，實(shí)現(xiàn)對不同場景視頻片段的剪輯。通過檢測人體部位和控制目標(biāo)衣服的變形，可以實(shí)現(xiàn)覆蓋目標(biāo)衣服到人體部位，從而實(shí)現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領(lǐng)域，可以通過分析音頻信號，實(shí)現(xiàn)人聲和背景聲的區(qū)分。以上三個例子都是通過理解數(shù)字內(nèi)容，并對其進(jìn)行編輯和控制。

【應(yīng)用領(lǐng)域】：視頻剪輯、虛擬試衣、音頻人聲分離等。

3、智能化數(shù)字內(nèi)容生成：

智能數(shù)字內(nèi)容生成是通過學(xué)習(xí)抽象概念并將這些概念組合，從而生成全新的內(nèi)容。例如，在AI繪畫中，它從海量繪畫中學(xué)習(xí)不同的筆法、內(nèi)容和藝術(shù)風(fēng)格，然后基于所學(xué)內(nèi)容重新生成具有特定風(fēng)格的繪畫。采用這種方式，人工智能在文本創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和詩歌創(chuàng)作等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。此外，在跨模態(tài)領(lǐng)域，通過輸入文本輸出特定風(fēng)格和屬性的圖像，不僅可以描述圖像中主體的數(shù)量、形狀、顏色等屬性信息，還能描述主體的行為、動作以及主體之間的關(guān)系。

【應(yīng)用領(lǐng)域】包括但不限于：AI繪畫中的圖像生成、AI寫作和ChatBot中的文本生成、視頻生成和多模態(tài)生成等。

按照內(nèi)容生成的角度，AIGC可以分為五個方面：

文本生成

基于自然語言處理技術(shù)的文本內(nèi)容生成可根據(jù)使用場景分為兩種類型：非交互式和交互式文本生成。其中，非交互式文本生成包括摘要/標(biāo)題生成、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)移、文章生成、圖像生成文本等，而交互式文本生成則主要包括聊天機(jī)器人、文本交互游戲等。

以下是一些具有代表性的產(chǎn)品或模型：JasperAI、copy.AI、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。

圖像生成

根據(jù)使用場景，圖像生成可分為圖像編輯修改和圖像自主生成兩類。圖像編輯修改適用于圖像超分辨率、圖像修復(fù)、人臉替換、去除水印、去除圖像背景等任務(wù)。圖像自主生成則包括了端到端的生成方法，例如將真實(shí)圖像生成卡通圖像、根據(jù)參考圖像生成繪畫圖像、將真實(shí)圖像生成素描圖像、以及使用文本生成圖像等技術(shù)。

以下是一些代表性的產(chǎn)品或模型，包括EditGAN、Deepfake、DALL-E、Midjourney、StableDiffusion以及文心一格。

音頻生成

目前，音頻生成技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟。在普通消費(fèi)者產(chǎn)品中，這種技術(shù)也比較常見，例如語音克隆技術(shù)，它可以將人聲1替換為人聲2。此外，還可以利用這種技術(shù)生成針對特定場景的音頻，例如數(shù)字人播報(bào)和語音客服等。此外，它還可以根據(jù)文本描述和圖片內(nèi)容理解生成與場景相關(guān)的音頻和樂曲等。

這些是代表性的產(chǎn)品或模型：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice和MusicAutoBot等。

視頻生成

視頻生成和圖像生成的原理相似，主要分為視頻編輯和視頻自動生成兩種。視頻編輯可以用于視頻超分辨率（提高視頻畫質(zhì)）、視頻修復(fù)（老電影上色、畫質(zhì)修復(fù)）和視頻畫面剪輯（通過識別畫面內(nèi)容，自動剪輯場景）。而視頻自動生成可以用于圖像生成視頻（以給定的參照圖像為基礎(chǔ)，生成一段動態(tài)視頻）和文本生成視頻（根據(jù)描述生成相應(yīng)內(nèi)容的視頻）。

以下是代表性產(chǎn)品或模型：Deepfake、videoGPT、Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。

多模態(tài)生成

這四種模態(tài)可以組合使用，實(shí)現(xiàn)模態(tài)間的轉(zhuǎn)換和生成。例如，文本可以轉(zhuǎn)換為圖像，實(shí)現(xiàn)AI繪畫或根據(jù)提示生成具有特定風(fēng)格的圖像；文本也可以轉(zhuǎn)換為音頻，實(shí)現(xiàn)AI作曲或利用提示生成符合特定場景的音頻；文本還可以轉(zhuǎn)換為視頻，實(shí)現(xiàn)AI視頻制作或根據(jù)描述性文本生成語義內(nèi)容相符的視頻片段。而圖像也可以轉(zhuǎn)換為文本，生成標(biāo)題或故事，還可以轉(zhuǎn)換為視頻實(shí)現(xiàn)更多的表現(xiàn)形式。

「代表性產(chǎn)品或模型」包括DALL-E、MidJourney、以及StableDiffusion等。