一、aigc和ai的區別

從定義的角度來看，AIGC全英(ying)文是(shi)Artificial Intelligence Generated Content，指(zhi)的是(shi)人(ren)工智能系統(tong)生(sheng)成(cheng)的內容，通常是(shi)文字(zi)、圖像、音頻(pin)或(huo)視頻(pin)。這類(lei)內容可以通過自(zi)然語言處(chu)理，機(ji)器學習和計算機(ji)視覺(jue)等(deng)技術生(sheng)成(cheng)。

對于(yu)界定的(de)理(li)解，如(ru)果大家覺得看(kan)AIGC不(bu)明白，可以將其分開來看(kan)。前兩個字母AI，應(ying)該是(shi)比較容易理(li)解吧！就是(shi)我們常說的(de)，人(ren)工智能！AIGC是(shi)AI后面加了兩個字母，那就是(shi)人(ren)工智能的(de)升級版！這(zhe)樣(yang)就好理(li)解了！

如果(guo)(guo)你(ni)用(yong)再(zai)流行(xing)的ChatGPT去問，AIGC與AI有(you)區別(bie)，它的回答會有(you)四個方面不(bu)(bu)同(tong)(tong)，分(fen)別(bie)是：用(yong)途不(bu)(bu)同(tong)(tong)、技術不(bu)(bu)同(tong)(tong)、數據不(bu)(bu)同(tong)(tong)、結果(guo)(guo)不(bu)(bu)同(tong)(tong)。

1、用途不同

AIGC主(zhu)要用于生成內容，而傳統(tong)AI則更加(jia)注(zhu)重識(shi)別(bie)、分類和(he)預測等功(gong)能。

2、技術不同

AIGC主要基于深度學習和生成模型，而傳統(tong)AI則更(geng)加注(zhu)重規則引擎和決策(ce)樹(shu)等算法(fa)。

3、數據不同

AIGC所需的(de)數據通(tong)常更加豐(feng)富(fu)，包括大量文本、圖像(xiang)和音頻數據，而傳統AI則可(ke)以通(tong)過更少的(de)數據進(jin)行訓(xun)練。

4、結果不同

AIGC可以生成大量內容(rong)，具有很高的效率，而傳(chuan)統(tong)AI則(ze)更加注重準(zhun)確性和可靠性。

AIGC的(de)(de)主要(yao)目的(de)(de)是(shi)幫助(zhu)人們(men)快(kuai)速生成大量內(nei)容，從而(er)節省時間和資源(yuan)。簡單地(di)理解(jie)，就是(shi)AIGC會生成一(yi)個(ge)(ge)內(nei)容給我們(men)，比如：是(shi)一(yi)個(ge)(ge)圖片(pian)、一(yi)段文字，或(huo)是(shi)一(yi)個(ge)(ge)音頻與(yu)視頻，而(er)AI是(shi)做(zuo)不(bu)到的(de)(de)。

就(jiu)是因為AIGC可(ke)以給(gei)我一個內容，所以它的(de)誕生，也是AI的(de)升級，并將AI技術(shu)更好(hao)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：生成對抗(kang)網絡（GAN）、變微分自動編(bian)碼(ma)器(qi)（VAE）、標(biao)準(zhun)化流模型(xing)（NFs）、自回歸模型(xing)（AR）、能量(liang)模型(xing)和(he)擴(kuo)散模型(xing)（Diffusion Model）。總體趨勢來看，大模型(xing)、大數(shu)據、大算(suan)力(li)是未來的發展(zhan)方向。

而AIGC生成(cheng)算法主流的(de)(de)有(you)生成(cheng)對抗網絡GAN和(he)擴(kuo)散模型(xing)Diffusion Model。擴(kuo)散模型(xing)已(yi)經擁有(you)了成(cheng)為下一代圖像生成(cheng)模型(xing)的(de)(de)代表的(de)(de)潛力，它具有(you)更高的(de)(de)精度(du)、可擴(kuo)展(zhan)(zhan)性和(he)并行(xing)性，無論是質量還是效率均(jun)有(you)所提(ti)升，其(qi)快速發展(zhan)(zhan)成(cheng)為AIGC增長的(de)(de)拐點性因素。

1、對抗式生成網絡GAN

GAN，是(shi)一種深度神經網(wang)絡(luo)(luo)(luo)架構(gou)，由一個(ge)生成(cheng)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)和一個(ge)判(pan)(pan)別(bie)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)組成(cheng)。生成(cheng)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)產(chan)生“假(jia)”數(shu)據(ju)，并試圖欺(qi)騙判(pan)(pan)別(bie)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)；判(pan)(pan)別(bie)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)對生成(cheng)數(shu)據(ju)進行(xing)真偽鑒別(bie)，試圖正確識(shi)別(bie)所有“假(jia)”數(shu)據(ju)。在訓練迭代的過程中，兩個(ge)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)持續地進化和對抗(kang)，直到達到平衡(heng)狀態，判(pan)(pan)別(bie)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)無(wu)法再識(shi)別(bie)“假(jia)”數(shu)據(ju)，訓練結(jie)束。

GAN是很多AIGC的(de)(de)基礎框(kuang)架，但是(shi)(shi)GAN有三個不足：一(yi)是(shi)(shi)對輸出結(jie)果(guo)的(de)(de)控制力(li)較弱(ruo)，容(rong)易產(chan)生(sheng)隨機圖(tu)(tu)(tu)像；二是(shi)(shi)生(sheng)成的(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)像分別率較低(di)；三是(shi)(shi)由于GAN需要用判別器來判斷生(sheng)產(chan)的(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)像是(shi)(shi)否與其(qi)他圖(tu)(tu)(tu)像屬于同(tong)一(yi)類別，這就導致生(sheng)成的(de)(de)圖(tu)(tu)(tu)像是(shi)(shi)對現有作品的(de)(de)模仿，而非創新。

2、擴散模型Diffusion Model

擴散模型的工作原理是通過連續添(tian)加高斯噪(zao)聲來破壞訓(xun)練數據(ju)，然后通過反(fan)轉這(zhe)個噪(zao)聲過程來學習(xi)恢復數據(ju)。訓(xun)練后，我們(men)可以(yi)通過簡單地將隨(sui)機采樣的噪(zao)聲傳遞給學習(xi)的去噪(zao)過程來生成(cheng)數據(ju)。

簡(jian)言之，在AI訓練(lian)階段(duan)，我(wo)們(men)將數據集中(zhong)上億組圖文對進行訓練(lian)，提(ti)取特征值；生(sheng)產過程中(zhong)，通(tong)過添加文字描述(shu)，引入不同的(de)特征值進行去噪，從而(er)生(sheng)產一(yi)副AI理(li)解下的(de)內容作(zuo)品(pin)。例如，在當我(wo)們(men)在腦(nao)海中(zhong)想象(xiang)一(yi)個(ge)畫面的(de)時候，比(bi)如：一(yi)只柯(ke)基通(tong)過一(yi)個(ge)小號(hao)玩(wan)火焰。我(wo)們(men)的(de)思維模式也是先有(you)一(yi)只柯(ke)基，再去想象(xiang)小號(hao)和火焰，最后將這些元(yuan)素疊加在柯(ke)基身上。

Diffusion模(mo)(mo)型(xing)有兩個特點：一方面，給圖像增加(jia)高斯噪(zao)聲，通過(guo)破(po)壞訓(xun)(xun)練數(shu)據來學習，然(ran)后找出(chu)如(ru)何逆轉這(zhe)種噪(zao)聲過(guo)程(cheng)以(yi)恢(hui)復(fu)原始圖像。經過(guo)訓(xun)(xun)練，該模(mo)(mo)型(xing)可(ke)以(yi)從隨(sui)機(ji)輸入中合成新的(de)數(shu)據。另一方面，Stable Diffusion把(ba)模(mo)(mo)型(xing)的(de)計算(suan)空(kong)(kong)間從像素空(kong)(kong)間經過(guo)數(shu)學變換(huan)，降維(wei)到一個可(ke)能性(xing)空(kong)(kong)間（Latent Space）的(de)低維(wei)空(kong)(kong)間里，這(zhe)一轉化大幅(fu)降低了計算(suan)量和計算(suan)時間，使得模(mo)(mo)型(xing)訓(xun)(xun)練效(xiao)率大大提高。這(zhe)算(suan)法模(mo)(mo)式(shi)的(de)創新直(zhi)接推動(dong)了AIGC技術的(de)突破(po)性(xing)進展。