一、aigc和ai的區別

從定義的角度來看，AIGC全英文是(shi)Artificial Intelligence Generated Content，指的是(shi)人工智能系統生(sheng)成(cheng)(cheng)的內容，通(tong)常是(shi)文字、圖像、音頻或視(shi)頻。這(zhe)類內容可以通(tong)過自然語言處理，機器學(xue)習和計算機視(shi)覺等技(ji)術生(sheng)成(cheng)(cheng)。

對(dui)于界(jie)定的理解(jie)(jie)，如果(guo)大家覺得看AIGC不明白(bai)，可以(yi)將其(qi)分開來看。前兩(liang)個字母AI，應該是比較容(rong)易理解(jie)(jie)吧！就(jiu)是我(wo)們常說的，人工智能！AIGC是AI后面加(jia)了兩(liang)個字母，那就(jiu)是人工智能的升級版！這樣就(jiu)好(hao)理解(jie)(jie)了！

如果你(ni)用再流行的ChatGPT去問，AIGC與AI有(you)區別，它的回答(da)會有(you)四個(ge)方面(mian)不(bu)同(tong)，分別是：用途不(bu)同(tong)、技術(shu)不(bu)同(tong)、數據不(bu)同(tong)、結(jie)果不(bu)同(tong)。

1、用途不同

AIGC主要用于(yu)生成內容，而傳統AI則更加(jia)注重(zhong)識別、分類(lei)和(he)預測等功能。

2、技術不同

AIGC主要基于(yu)深度學習和生(sheng)成模型，而傳統AI則更加注重規則引(yin)擎(qing)和決策(ce)樹(shu)等算法。

3、數據不同

AIGC所需的數(shu)據通常更加豐富，包(bao)括大(da)量文本、圖像和音頻數(shu)據，而(er)傳統AI則可以通過更少的數(shu)據進(jin)行訓練(lian)。

4、結果不同

AIGC可以生成大量內(nei)容，具有很高的(de)效率，而傳(chuan)統AI則(ze)更加(jia)注重準(zhun)確(que)性和可靠(kao)性。

AIGC的(de)主要目的(de)是(shi)(shi)(shi)幫助人們快速生成(cheng)大量內容(rong)，從而節省時間和(he)資源。簡單地理解，就是(shi)(shi)(shi)AIGC會生成(cheng)一(yi)(yi)個(ge)內容(rong)給(gei)我們，比如：是(shi)(shi)(shi)一(yi)(yi)個(ge)圖片、一(yi)(yi)段文(wen)字，或是(shi)(shi)(shi)一(yi)(yi)個(ge)音頻與視頻，而AI是(shi)(shi)(shi)做不到(dao)的(de)。

就是(shi)因為(wei)AIGC可(ke)以(yi)給我一個內容，所以(yi)它的誕生，也是(shi)AI的升級，并將(jiang)AI技術更好地進行(xing)落地。

二、AIGC技術包含哪些技術

AIGC領域的技術包含了：生成對抗網絡（GAN）、變微分自(zi)動(dong)編碼器（VAE）、標準化流模(mo)型(xing)（NFs）、自(zi)回(hui)歸模(mo)型(xing)（AR）、能量模(mo)型(xing)和擴散(san)模(mo)型(xing)（Diffusion Model）。總體趨勢來看，大模(mo)型(xing)、大數(shu)據(ju)、大算力是未來的發展方向(xiang)。

而AIGC生成算法(fa)主(zhu)流的(de)(de)有(you)生成對抗網(wang)絡(luo)GAN和擴(kuo)(kuo)散模(mo)型(xing)(xing)Diffusion Model。擴(kuo)(kuo)散模(mo)型(xing)(xing)已經擁有(you)了成為下一代(dai)圖像(xiang)生成模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)代(dai)表的(de)(de)潛(qian)力，它(ta)具有(you)更高的(de)(de)精(jing)度、可擴(kuo)(kuo)展性和并行性，無論是質量還是效(xiao)率均(jun)有(you)所(suo)提(ti)升(sheng)，其快速(su)發(fa)展成為AIGC增長(chang)的(de)(de)拐點性因素。

1、對抗式生成網絡GAN

GAN，是一種深度神經網(wang)(wang)(wang)絡架構，由(you)一個生(sheng)(sheng)成(cheng)網(wang)(wang)(wang)絡和一個判別(bie)網(wang)(wang)(wang)絡組成(cheng)。生(sheng)(sheng)成(cheng)網(wang)(wang)(wang)絡產生(sheng)(sheng)“假”數據，并試(shi)圖欺騙判別(bie)網(wang)(wang)(wang)絡；判別(bie)網(wang)(wang)(wang)絡對生(sheng)(sheng)成(cheng)數據進行真偽鑒別(bie)，試(shi)圖正確識(shi)別(bie)所(suo)有“假”數據。在訓練迭代的過(guo)程中，兩個網(wang)(wang)(wang)絡持續地進化和對抗，直到(dao)達到(dao)平(ping)衡狀態，判別(bie)網(wang)(wang)(wang)絡無法再(zai)識(shi)別(bie)“假”數據，訓練結(jie)束。

GAN是很多AIGC的(de)(de)基礎框架，但是(shi)GAN有(you)(you)三個不足(zu)：一(yi)是(shi)對輸出結(jie)果(guo)的(de)(de)控制力較(jiao)弱，容易(yi)產(chan)(chan)生(sheng)隨機圖(tu)(tu)像(xiang)；二(er)是(shi)生(sheng)成的(de)(de)圖(tu)(tu)像(xiang)分別率(lv)較(jiao)低；三是(shi)由(you)于GAN需要用判別器來判斷生(sheng)產(chan)(chan)的(de)(de)圖(tu)(tu)像(xiang)是(shi)否與(yu)其他(ta)圖(tu)(tu)像(xiang)屬于同一(yi)類別，這(zhe)就導致生(sheng)成的(de)(de)圖(tu)(tu)像(xiang)是(shi)對現有(you)(you)作品的(de)(de)模仿，而非創(chuang)新。

2、擴散模型Diffusion Model

擴散模型的(de)(de)工作原理是通(tong)過(guo)(guo)(guo)連續添加高(gao)斯噪聲(sheng)(sheng)(sheng)來破壞訓練(lian)數(shu)據(ju)，然后通(tong)過(guo)(guo)(guo)反(fan)轉這個噪聲(sheng)(sheng)(sheng)過(guo)(guo)(guo)程來學習恢復數(shu)據(ju)。訓練(lian)后，我(wo)們可以通(tong)過(guo)(guo)(guo)簡單地將隨機采(cai)樣(yang)的(de)(de)噪聲(sheng)(sheng)(sheng)傳(chuan)遞給學習的(de)(de)去噪過(guo)(guo)(guo)程來生成數(shu)據(ju)。

簡言之，在AI訓練階段，我(wo)(wo)們將數據(ju)集中(zhong)上億組圖(tu)文對進(jin)行訓練，提取特征值；生產過(guo)程中(zhong)，通(tong)過(guo)添加文字描述，引入(ru)不同(tong)的(de)特征值進(jin)行去(qu)(qu)噪，從(cong)而生產一副AI理解(jie)下的(de)內容作品。例如(ru)(ru)，在當(dang)我(wo)(wo)們在腦(nao)海(hai)中(zhong)想象一個(ge)畫面的(de)時候，比(bi)如(ru)(ru)：一只柯(ke)(ke)(ke)基通(tong)過(guo)一個(ge)小(xiao)(xiao)號玩火焰。我(wo)(wo)們的(de)思維模式也(ye)是先有一只柯(ke)(ke)(ke)基，再去(qu)(qu)想象小(xiao)(xiao)號和火焰，最后將這(zhe)些元素疊(die)加在柯(ke)(ke)(ke)基身上。

Diffusion模型有兩個特(te)點：一(yi)方(fang)面，給圖像(xiang)增加高斯(si)噪(zao)聲(sheng)，通(tong)過破壞(huai)訓(xun)練(lian)數據來學習(xi)，然(ran)后找出如何逆轉這(zhe)種噪(zao)聲(sheng)過程以恢復原始圖像(xiang)。經過訓(xun)練(lian)，該模型可以從隨機輸(shu)入中合(he)成新的數據。另一(yi)方(fang)面，Stable Diffusion把模型的計算(suan)空(kong)(kong)間(jian)從像(xiang)素空(kong)(kong)間(jian)經過數學變(bian)換，降維到一(yi)個可能性空(kong)(kong)間(jian)（Latent Space）的低維空(kong)(kong)間(jian)里，這(zhe)一(yi)轉化大(da)幅降低了計算(suan)量(liang)和(he)計算(suan)時(shi)間(jian)，使(shi)得模型訓(xun)練(lian)效率大(da)大(da)提高。這(zhe)算(suan)法模式的創新直接推動了AIGC技術的突破性進展(zhan)。