一、aigc和ai的區別

從定義的角度來看，AIGC全(quan)英文(wen)(wen)是Artificial Intelligence Generated Content，指的是人工智能系統(tong)生成的內容，通常(chang)是文(wen)(wen)字、圖(tu)像、音頻或視(shi)頻。這類內容可以通過自然(ran)語言處理，機(ji)器學(xue)習和計算(suan)機(ji)視(shi)覺等技術(shu)生成。

對于(yu)界定的(de)(de)理解(jie)(jie)(jie)，如果大(da)家覺得看(kan)AIGC不明(ming)白，可以將其分開(kai)來看(kan)。前(qian)兩個字母(mu)AI，應該是比較容(rong)易理解(jie)(jie)(jie)吧！就(jiu)(jiu)是我們常說(shuo)的(de)(de)，人工(gong)智(zhi)能！AIGC是AI后面(mian)加了(le)兩個字母(mu)，那就(jiu)(jiu)是人工(gong)智(zhi)能的(de)(de)升級版！這(zhe)樣就(jiu)(jiu)好理解(jie)(jie)(jie)了(le)！

如果你用(yong)再流行的ChatGPT去問，AIGC與AI有區(qu)別，它的回答會(hui)有四(si)個方(fang)面不(bu)(bu)同(tong)，分別是：用(yong)途(tu)不(bu)(bu)同(tong)、技術不(bu)(bu)同(tong)、數(shu)據不(bu)(bu)同(tong)、結果不(bu)(bu)同(tong)。

1、用途不同

AIGC主要用于生成內容(rong)，而(er)傳統AI則更加注重(zhong)識(shi)別、分類和預測等功能。

2、技術不同

AIGC主(zhu)要(yao)基(ji)于深度學習(xi)和生成模型，而傳統AI則更加注重規(gui)則引擎和決(jue)策樹(shu)等(deng)算法。

3、數據不同

AIGC所(suo)需的數據通常更加豐富，包括大量文本、圖(tu)像和音(yin)頻數據，而傳(chuan)統AI則可以(yi)通過更少的數據進行訓練。

4、結果不同

AIGC可(ke)以生成大量內(nei)容，具有很高的(de)效率，而(er)傳統AI則更加(jia)注重準(zhun)確(que)性和可(ke)靠性。

AIGC的主要目的是(shi)幫助人們快速生成大量內容，從(cong)而(er)節(jie)省(sheng)時間和資源(yuan)。簡單地理(li)解，就是(shi)AIGC會生成一個(ge)(ge)內容給我們，比如：是(shi)一個(ge)(ge)圖(tu)片、一段(duan)文字，或是(shi)一個(ge)(ge)音(yin)頻與(yu)視頻，而(er)AI是(shi)做不到的。

就(jiu)是(shi)因為AIGC可以給我一(yi)個內容，所以它的誕生，也是(shi)AI的升級，并(bing)將(jiang)AI技(ji)術更好地進行落地。

二、AIGC技術包含哪些技術

AIGC領(ling)域的技術包含了(le)：生成(cheng)對抗網絡（GAN）、變微分自動編(bian)碼器（VAE）、標準化流模(mo)型(xing)（NFs）、自回歸模(mo)型(xing)（AR）、能(neng)量模(mo)型(xing)和(he)擴散(san)模(mo)型(xing)（Diffusion Model）。總體(ti)趨勢(shi)來看，大模(mo)型(xing)、大數據、大算力是未來的發展方向。

而(er)AIGC生(sheng)成(cheng)算法主流的(de)有生(sheng)成(cheng)對抗網(wang)絡(luo)GAN和擴(kuo)散模(mo)型Diffusion Model。擴(kuo)散模(mo)型已經擁有了成(cheng)為下一代圖(tu)像生(sheng)成(cheng)模(mo)型的(de)代表(biao)的(de)潛力，它具有更高(gao)的(de)精度(du)、可擴(kuo)展(zhan)性(xing)和并行(xing)性(xing)，無論是質(zhi)量還(huan)是效率(lv)均有所提升(sheng)，其快速發展(zhan)成(cheng)為AIGC增長(chang)的(de)拐點性(xing)因素。

1、對抗式生成網絡GAN

GAN，是一(yi)(yi)種(zhong)深度神經網(wang)(wang)絡(luo)架構，由一(yi)(yi)個生(sheng)成網(wang)(wang)絡(luo)和一(yi)(yi)個判別(bie)網(wang)(wang)絡(luo)組成。生(sheng)成網(wang)(wang)絡(luo)產(chan)生(sheng)“假”數據(ju)，并試(shi)圖欺騙判別(bie)網(wang)(wang)絡(luo)；判別(bie)網(wang)(wang)絡(luo)對(dui)生(sheng)成數據(ju)進(jin)行真偽鑒(jian)別(bie)，試(shi)圖正確識別(bie)所有“假”數據(ju)。在訓練(lian)迭代的過程(cheng)中，兩個網(wang)(wang)絡(luo)持續(xu)地進(jin)化和對(dui)抗，直到達到平衡狀態(tai)，判別(bie)網(wang)(wang)絡(luo)無法再識別(bie)“假”數據(ju)，訓練(lian)結束。

GAN是很多AIGC的(de)(de)基礎框(kuang)架(jia)，但是(shi)(shi)(shi)GAN有(you)三個(ge)不足：一是(shi)(shi)(shi)對(dui)輸出結果的(de)(de)控制力較弱，容易產生隨機圖(tu)像；二是(shi)(shi)(shi)生成(cheng)的(de)(de)圖(tu)像分別(bie)率較低；三是(shi)(shi)(shi)由(you)于(yu)GAN需要(yao)用判別(bie)器來判斷(duan)生產的(de)(de)圖(tu)像是(shi)(shi)(shi)否與其他圖(tu)像屬(shu)于(yu)同一類別(bie)，這就(jiu)導致(zhi)生成(cheng)的(de)(de)圖(tu)像是(shi)(shi)(shi)對(dui)現有(you)作(zuo)品(pin)的(de)(de)模仿，而非創新(xin)。

2、擴散模型Diffusion Model

擴(kuo)散模型的(de)工(gong)作原理是通(tong)過(guo)(guo)(guo)(guo)連續添加高斯噪聲來破壞(huai)訓(xun)(xun)練數據(ju)，然后通(tong)過(guo)(guo)(guo)(guo)反轉(zhuan)這個噪聲過(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)來學習(xi)恢復數據(ju)。訓(xun)(xun)練后，我們可以通(tong)過(guo)(guo)(guo)(guo)簡單地將隨機采(cai)樣(yang)的(de)噪聲傳遞給學習(xi)的(de)去噪過(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)來生成數據(ju)。

簡言(yan)之，在AI訓練階段，我們(men)將數據集(ji)中(zhong)上億(yi)組圖(tu)文(wen)對進行(xing)訓練，提取特(te)征(zheng)(zheng)值；生(sheng)產過程中(zhong)，通(tong)過添加(jia)文(wen)字(zi)描述(shu)，引入不同(tong)的特(te)征(zheng)(zheng)值進行(xing)去噪，從而(er)生(sheng)產一(yi)副AI理解下的內(nei)容作(zuo)品。例如，在當我們(men)在腦海中(zhong)想象(xiang)一(yi)個畫(hua)面的時候(hou)，比如：一(yi)只柯基(ji)通(tong)過一(yi)個小號(hao)玩(wan)火焰。我們(men)的思(si)維模式也是(shi)先有一(yi)只柯基(ji)，再去想象(xiang)小號(hao)和火焰，最后將這些元素疊加(jia)在柯基(ji)身上。

Diffusion模(mo)(mo)型有兩(liang)個特(te)點(dian)：一方(fang)面，給圖(tu)像增加高斯噪(zao)聲，通過(guo)破(po)(po)壞訓練(lian)(lian)數(shu)據來(lai)學(xue)習，然后找出如何逆轉這(zhe)種噪(zao)聲過(guo)程以恢復原始圖(tu)像。經(jing)過(guo)訓練(lian)(lian)，該(gai)模(mo)(mo)型可(ke)(ke)以從隨機輸入中合成新的(de)數(shu)據。另一方(fang)面，Stable Diffusion把模(mo)(mo)型的(de)計(ji)算(suan)(suan)空(kong)間(jian)(jian)從像素空(kong)間(jian)(jian)經(jing)過(guo)數(shu)學(xue)變換，降維到一個可(ke)(ke)能性(xing)空(kong)間(jian)(jian)（Latent Space）的(de)低維空(kong)間(jian)(jian)里，這(zhe)一轉化大(da)幅降低了計(ji)算(suan)(suan)量和(he)計(ji)算(suan)(suan)時間(jian)(jian)，使得(de)模(mo)(mo)型訓練(lian)(lian)效率(lv)大(da)大(da)提(ti)高。這(zhe)算(suan)(suan)法模(mo)(mo)式的(de)創新直接推(tui)動了AIGC技術的(de)突破(po)(po)性(xing)進(jin)展(zhan)。