揭秘人工智能“内容工厂”黑科技，通俗解析AIGC技术流程关键点

AIGC概念

AIGC是“人工智能生成内容”(Artificial Intelligence Generated Content)的缩写,指使用人工智能方法自动生成文本、图像、音频、视频等内容的技术与应用领域。下面我们从几个方面全面解析什么是AIGC。

(一)AIGC的技术流程

从技术流程来看,一个典型的AIGC系统可分为三个基本阶段:

1、输入阶段

这一阶段需要输入源数据以及生成指令。源数据可以是各种格式,如文本、图像、音频、视频等。这些数据为生成内容提供基础材料。一些系统如扶摇AI助手支持自定义知识库,用户可扩充问题范围。生成指令则明确控制要生成内容的类型、风格、长度等要求。

2、生成阶段

在得到输入后,AIGC系统会启动生成模型进行处理。关键是生成模型的质量。目前,在文本生成方面,大规模预训练语言模型(LLM)是主流技术,如GPT系列。图像生成也已有各种GAN模型。这些模型能分析输入数据的模式,完成新内容的生成。扶摇AI助手使用海量数据训练而成的深度学习模型,可准确理解问题并产生回复。

3、输出阶段

这一阶段会将生成的新内容,如文本、图像、音频等,展示给用户使用或进行后处理。用户可以根据输出效果,调整输入要求,进行迭代优化。

(二)AIGC支持的内容类型

从应用角度来看,当前AIGC的技术可支持自动生成如下几类内容:

1、文本类

这主要包括长文本的创作,如新闻文章、长篇小说等。也包括代码生成、对话系统等。近年来,GPT系列模型驱动了文本生成能力的快速增长。

2、图像类

使用GAN等模型,可以生成人物肖像、风景画等照片图像,并进行编辑处理。图像类AIGC应用也在持续拓展。

3、音频类

基于GAN等深度生成模型,可以合成音乐、人声等音频内容。一些应用会应用于虚拟主播等领域。

4、视频类

虽然视频生成仍面临较大挑战,但在一些有限场景,如游戏视频渲染,已取得了初步应用。随着模型能力提升,视频生成也成为可能。

在不同类型内容生成上,AIGC都取得了一定程度的进展。随着时间的推移,生成的质量和范围还将不断拓展。

(三)AIGC的关键技术要素

当前,AIGC技术能够实现内容自动生成,主要得益于下面几个关键要素的发展:

1、先进的神经网络模型

随着idisgn的不断革新,特别是基于注意力机制的transformers结构,大大推动了生成模型的进步。这是AIGC得以高效实现的算法基础。

2、大规模预训练语言模型

特别是GPT-3等预训练语言模型的问世,使得文本生成成为可能。模型规模越大,内容质量也越高。计算力的增强使其训练变得可行。

3、强大的计算能力

训练复杂的神经网络需要大量算力。GPU的性能提升是支持AIGC模型训练的硬件基础。专用芯片的出现也提供了支持。

4、大量质量训练数据

大数据时代的来临为AIGC提供了丰富的数据源进行训练,这也是关键。文本、图像、音频等数据的积累,使AIGC模型不断优化。

正是这些技术要素的合力促成,使大规模生成内容成为可能。它们共同组成了AIGC技术的基石,推动着这个领域快速增长。

(四)AIGC技术的发展趋势

当前,AIGC还处于初级阶段,主要将注意力集中在文本生成。但其应用范围将不断扩大,未来潜在的发展趋势包括:

1、多模态融合

以往研究主要在单一模态上,如文本或图像。未来将实现跨文本、图像、音频等不同模态内容的融合生成。

2、信息真实性控制

目前生成内容的真实性仍有待提高。后续可在生成过程中加入判断真伪的模块,输出可信信息。

3、交互式生成

未来系统将变得更聪明,可以像人类对话那样,支持用户交互生成内容,而不再是一次性输出。

4、调节内容风格

用户可以更灵活地调节生成内容的风格、性情等。实现个性化、可控的生成效果。

5、自动评估生成质量

使系统可以自动评估并提升生成内容的逻辑性、可读性等质量,而不需要人工判断。

AIGC技术正在朝着以上方向加速演进,它也将启发人们对内容创作和信息获取等方面的深层思考。AIGC作为当下最前沿的人工智能技术方向之一,通过自动生成多类型内容,正在推动传统产业的变革,也带来了许多新的应用场景，像扶摇AI助手实现了常规问答和基于用户自定义知识库的垂直问答两种模式,用户可根据自身需求选择使用。随着核心技术的进一步成熟,AIGC的应用前景非常可期。