AIGC：人工智能生成内容的技术原理与应用现状

AIGC：人工智能生成内容的技术原理与应用现状

AIGC（人工智能生成内容）是近年来人工智能领域的重要突破，它不仅改变了内容生产的方式，还为未来的互联网发展带来了新的可能性。本文将为您介绍AIGC的核心技术原理及其在消费端的应用现状。

为什么AI能力在2022年火了？

2022年，AIGC之所以能够爆发，主要是因为深度学习模型方面的技术创新。不断创新的生成算法、预训练模型、多模态等技术融合带来了AIGC技术变革。拥有通用性、基础性多模态、参数多、训练数据量大、生成内容高质稳定等特征的AIGC模型成为了自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。

AIGC是什么？

AIGC（Artifical Intelligence Generated Content）狭义上是指利用人工智能自动生成内容，广义上可以看作是像人类一样具备生成创造能力的AI技术。国内通常用AIGC，国外常用生成式AI（Generative AI）的表述。过去的人工智能偏向于分析能力，比如各种个性化推荐算法；而现在人工智能正在生成新的东西，实现了人工智能从理解、感知世界到生成、创造世界的跃迁。

基础概念

生成算法

几种基础的生成算法模型：

• VAE（变分自动编码器）：基于变分下界约束得到的Encoder-Decoder模型对。
• Flow-based models：基于流的生成模型，学习一个非线性双射转换，其将训练数据映射到另一个空间，在该空间上分布是可以因子化的整个模型架构依靠直接最大化log-likelihood来完成。
• GAN（生成对抗网络）：由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器。生成器试图生成与真实数据相似的假数据，而判别器则试图区分真实数据和假数据。
• CLIP（对比语言-图像预训练模型）：将图像和文本嵌入到同一空间中，使得相似的图像和文本在空间中距离更近。
• Transformer：使用自注意力机制来处理输入序列，能够捕捉长距离依赖关系。
• Diffusion（扩散模型）：通过在噪声上执行随机游走来生成样本，扩散模型有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程。扩散模型相对GAN来说具有优势，已经取代GAN成为最先进的图像生成器。

预训练模型

随着2018年谷歌发布基于Transformer机器学习方法的自然语言处理预训练模型BERT，人工智能领域进入了大炼模型参数的预训练模型时代。AI预训练模型，又称为大模型、基础模型，即基于大量数据（通常使用大规模自我监督学习）训练的、拥有大量参数的模型，可以适应广泛的下游任务。这些模型基于迁移学习的思想和深度学习的最新进展，以及大规模应用的计算机系统，展现了令人惊讶的涌现能力，并显著提高各种下游任务的性能。

多模态

2021年OpenAI开源跨模态深度学习模型CLIP，能够将文字和图像进行关联，并且关联的特征非常丰富。CLIP模型搜集了网络上超过40亿个“文本-图像”训练数据，这为后续AIGC尤其是输入文本生成图像/视频应用的落地奠定了基础。目前预训练模型已经从早期单一的NLP或CV模型，发展到现在语言文字、图形图像、音视频等多模态、跨模态模型。

AIGC消费端

AIGC应用现状概览：有望塑造数字内容生产与交互新范式，成为未来互联网的内容生成基础设施。AIGC在基于自然语言的文本、语音和图片生成领域初步令人满意，特别是知识类中短文，插画等高度风格化的图片创作，创作效果可以与有中级经验的创作者相匹敌；在视频和3D等媒介复杂度高的领域处于探索阶段，但成长很快。

AIGC将日益成为未来3D互联网的基础支撑

互联网向下一代技术升级和演进的重要方向是从“在线”走向“在场”，迈向3D互联网时代。AIGC将成为打造虚实集成世界的基石。AIGC为3D互联网带来的价值，既包括3D模型、场景、角色制作能效的提升，也能像AI作画那样，为创作者激发新的灵感。传统的3D制作需要耗费大量时间和人力成本。以2018年发售的游戏《荒野大镖客2》为例，为了打造约60平方公里的虚拟场景，先后有六百余名美术历经8年完成。

目前AIGC在3D模型领域还处于探索阶段，从基本原理和使用的模型来看，仍然以扩散模型为基础，基于文字-图片-3D路径进行处理。谷歌（DreamFusion）和英伟达（Magic3D）在这一领域较为领先，先后在2022年发布了自己的文字生成3D的AI模型。但从生成效果看，距离现在人工制作3D内容的平均质量还有距离；生成速度也未能尽如人意。

聊天机器人和数字人成为新的、更包容性的用户交互界面，不断拓展应用领域

• 聊天机器人：ChatGPT，对话式AIGC，在搜索、知识传播等领域有很大的应用空间。正如OpenAI的CEO Sam Altman在Twitter上说过，AIGC的最终目标是做一个类似于新时代的搜索引擎。目前的AIGC已经可以直面“搜索引擎”产品和“问答社区”。Google已经为ChatGPT带来的威胁发布“红色警报”，着手进行紧急应对。

• 数字人：

• 提升数字人的制作效能。如通过用户上传的照片、视频，通过AIGC生成写实类型的数字人。基于AIGC的3D数字人建模已经初步实现产品化，目前精度可以达到次时代游戏人物级别。如英伟达的omniverse avatar。

• AIGC支撑了AI驱动数字人多模态交互中的识别感知和分析决策功能，使其更神似人。