AIGC（AIGeneratedContent）不僅在寫作，繪畫，作曲多項領(lǐng)域達(dá)到“類人”表現(xiàn)，更展示出在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的非凡創(chuàng)意潛能。

　　AIGC正在越來越多地參與數(shù)字內(nèi)容的創(chuàng)意性生成工作，以人機(jī)協(xié)同的方式釋放價值，成為未來互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。

從范圍上看，AIGC逐步深度融入到文字，代碼，音樂，圖片，視頻，3D多種媒介形態(tài)的生產(chǎn)中，可以擔(dān)任新聞，論文，小說寫手，音樂作曲和編曲者，多樣化風(fēng)格的畫手，長短視頻的剪輯者和后期處理工程師，3D建模師等多樣化的助手角色，在人類的指導(dǎo)下完成指定主題內(nèi)容的創(chuàng)作，編輯和風(fēng)格遷移工作。

從效果上看，AIGC在基于自然語言的文本，語音和圖片生成領(lǐng)域初步令人滿意，特別是知識類中短文，插畫等高度風(fēng)格化的圖片創(chuàng)作，創(chuàng)作效果可以與有中級經(jīng)驗的創(chuàng)作者相匹敵，在視頻和3D等媒介復(fù)雜度高的領(lǐng)域處于探索階段，盡管AIGC對極端案例的處理，細(xì)節(jié)把控，成品準(zhǔn)確率等方面仍有許多進(jìn)步空間，但蘊(yùn)含的潛力令人期待。

AIGC近期成了熱點，不少小玩法開始出現(xiàn)在小紅書，比較流行的是頭像二次元化，效果較好。

輸入用戶資料-提取性別并判斷-輸出。

現(xiàn)實情況更加復(fù)雜，可能男性也會買，往往是在逢年過節(jié)的時候送禮用，那么性別（男）購買日期（臨近節(jié)日），也能成為重要的特征，我們就要引入新的特征向量，即購買日期。

輸入用戶資料-提取性別&購買日期并判斷-輸出。

根據(jù)新的用戶資料和購買行為，我們持續(xù)會發(fā)現(xiàn)新的特征有利于我們的判斷，于是就引入更多新的特征，比如除了公共節(jié)假日，可能還要看用戶女朋友/家人的生日，比如女性里面，購買口紅概率更大的，可能會出現(xiàn)在某個年齡段，等等，這樣“特征”就越來越多。

輸入用戶資料-提取性別&購買日期&年齡&…….并判斷-輸出。

我們輸出的結(jié)論肯定就越來越準(zhǔn)確，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)運作的基本邏輯。

即然要提取這么多特征做判斷，就要看不同的特征影響輸出的程度有多大，性別和年齡可能權(quán)重大一些，其它的可能權(quán)重小一些，怎么判斷呢，肯定不能人為，那就要訓(xùn)練一個模型。