AI生成内容技术及应用全解析

AI生成内容技术及应用全解析

一、AIGC简介

一、AIGC简介

最近,短视频平台上风靡一时的”AI绘画”以及在科技界引起广泛关注的智能聊天软件GPT,再次证明了人工智能的潜力。这两个概念都来自于同一个领域——AIGC(AI-Generated Content)。那么,AIGC到底是什么?为什么如此受人关注?它能产生怎样的应用价值?本文将重点介绍AIGC的核心技术与原理、典型应用场景以及落地产品形态。

二、AIGC是什么?

二、AIGC是什么?

AIGC全称为AI-Generated Content,即利用人工智能技术自动生成内容。那么,AIGC采用了什么人工智能技术?可以生成什么样的内容?我们来一一解答这些问题。

首先,从技术层面上,AIGC可以分为三个层次:

  1. 智能数字内容孪生:将数字内容从一个维度映射到另一个维度。内容孪生的目的主要是进行内容增强和转译。通过智能增强技术,我们可以修复、去噪和增强数字内容的细节,比如对低分辨率图片进行放大和对老照片的内容复原。而智能转译技术则实现了不同模态之间的相互转换,比如将音频转换为字幕或将文字转换为语音。

  2. 智能数字内容编辑:通过对内容的理解和属性控制,实现对内容的修改。例如,在计算机视觉领域,我们可以通过对视频内容的理解,实现不同场景视频片段的剪辑。在语音信号处理领域,我们可以通过分析音频信号来实现人声与背景声的分离。

  3. 智能数字内容生成:通过从海量数据中学习抽象概念,并通过概念的组合生成全新的内容。比如,AI绘画就是通过学习绘画作品的不同笔法、内容和艺术风格,从而生成特定风格的绘画作品。而在跨模态领域,我们可以根据输入的文本生成特定风格和属性的图像,并且能够描述图像中主体的数量、形状、颜色等属性信息,以及主体之间的关系。

三、AIGC的核心技术

三、AIGC的核心技术

  1. 变分自编码(VAE):变分自编码器是一种深度生成模型,通过概率方式对潜在空间进行观察,并将原始高维输入数据转换为潜在空间的概率分布描述。通过解码器,我们可以从采样的数据中生成新的数据。例如,在人脸图片的生成过程中,我们可以通过解码器生成多种特征,比如”微笑”、”肤色”、”性别”、”胡须”、”眼镜”和”头发颜色”等。传统的自编码器只能生成具体的数值作为特征表示,而变分自编码器可以通过概率分布来表示每个特征的取值范围,从而生成更多新的与输入近似的图像。

  2. 生成对抗网络(GAN):生成对抗网络是一种基于零和博弈策略学习的生成模型,最早由Ian Goodfellow于2014年提出。GAN在图像生成领域得到了广泛应用。它包含两个部分:生成器和判别器。生成器和判别器相互对立,在不断迭代的训练中,它们的能力不断增强。最终的目标是生成逼真的图像。通过GAN,我们可以生成逼真的手写体,使其与真实的手写体难以区分。

四、AIGC的典型应用场景

四、AIGC的典型应用场景

  1. 文本生成:根据NLP技术,我们可以生成非交互式和交互式的文本内容。非交互式文本生成包括摘要/标题生成、文本风格迁移、文章生成和图像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天机器人和文本交互游戏等。

  2. 图像生成:图像生成可分为图像编辑修改和图像自主生成。图像编辑修改可应用于图像超分、图像修复、人脸替换、图像去水印和图像背景去除等。图像自主生成则包括端到端的生成,如生成卡通图像、参照图像生成绘画图像、生成素描图像和文本生成图像等。

  3. 音频生成:音频生成技术较为成熟,在C端产品中也较为常见,如语音克隆和特定场景语音生成。此外,还可以基于文本描述和图片内容理解生成场景化音频和乐曲等。

  4. 视频生成:视频生成与图像生成类似,主要分为视频编辑和视频自主生成。视频编辑可应用于视频超分、视频修复和视频画面剪辑等。视频自主生成可应用于图像生成视频和文本生成视频等。

  5. 多模态生成:以上四种模态可以进行组合搭配,实现模态间的转换生成。比如,文本生成图像、文本生成音频、文本生成视频、图像生成文本和图像生成视频等。

总结

总结

AIGC是利用人工智能技术自动生成内容的领域,包括智能数字内容孪生、智能数字内容编辑和智能数字内容生成三个层次。核心技术包括变分自编码和生成对抗网络。AIGC的应用场景涵盖文本生成、图像生成、音频生成、视频生成和多模态生成等多个领域。

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