AI生成内容技术及应用全解析

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AI生成内容技术及应用全解析

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？

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：

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。
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。
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

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。
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

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。
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。
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。
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。
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。