一、aigc和ai的區別

從定義的角度來看，AIGC全英文是Artificial Intelligence Generated Content，指的是人工智(zhi)能系統生成的內(nei)容，通常(chang)是文字、圖像、音頻或視頻。這類(lei)內(nei)容可以通過自(zi)然(ran)語言(yan)處(chu)理，機器學習和計(ji)算(suan)機視覺等技術生成。

對于界(jie)定(ding)的理(li)解，如果大(da)家(jia)覺得看AIGC不明白，可以將其分開(kai)來看。前兩個字母(mu)AI，應該是(shi)(shi)比較容易理(li)解吧！就(jiu)(jiu)是(shi)(shi)我們常說的，人工(gong)智能！AIGC是(shi)(shi)AI后面加了兩個字母(mu)，那就(jiu)(jiu)是(shi)(shi)人工(gong)智能的升級版！這樣就(jiu)(jiu)好理(li)解了！

如(ru)果你用再流(liu)行的ChatGPT去問，AIGC與AI有區(qu)別(bie)，它的回答(da)會有四個方面(mian)不(bu)同(tong)(tong)，分別(bie)是：用途不(bu)同(tong)(tong)、技術不(bu)同(tong)(tong)、數據不(bu)同(tong)(tong)、結(jie)果不(bu)同(tong)(tong)。

1、用途不同

AIGC主要用于生(sheng)成(cheng)內(nei)容(rong)，而傳(chuan)統AI則更加注重識別、分類和預測等功(gong)能。

2、技術不同

AIGC主要基于深度學習和(he)生(sheng)成(cheng)模型，而傳統AI則(ze)更加注(zhu)重規則(ze)引擎(qing)和(he)決策樹等(deng)算法。

3、數據不同

AIGC所需的(de)數(shu)據通(tong)常更(geng)加豐富，包括大量(liang)文本、圖像和音頻數(shu)據，而傳統AI則可以(yi)通(tong)過更(geng)少(shao)的(de)數(shu)據進(jin)行訓練。

4、結果不同

AIGC可以生成(cheng)大量(liang)內容(rong)，具(ju)有很高的(de)效(xiao)率(lv)，而(er)傳統(tong)AI則(ze)更加注重準確性和可靠性。

AIGC的(de)主要目的(de)是(shi)(shi)幫助(zhu)人們快速生成大量內容(rong)，從而節省(sheng)時間和資(zi)源。簡單地理解，就是(shi)(shi)AIGC會生成一個(ge)(ge)內容(rong)給我們，比如：是(shi)(shi)一個(ge)(ge)圖片、一段(duan)文字，或是(shi)(shi)一個(ge)(ge)音頻(pin)與視頻(pin)，而AI是(shi)(shi)做(zuo)不到的(de)。

就是因為AIGC可以(yi)給我一個內容(rong)，所以(yi)它的誕生，也是AI的升(sheng)級，并將AI技術更好(hao)地進行落地。

二、AIGC技術包含哪些技術

AIGC領(ling)域的(de)技術包含了：生成對抗網絡（GAN）、變微分自動編碼器（VAE）、標(biao)準(zhun)化流(liu)模型(xing)(xing)（NFs）、自回歸模型(xing)(xing)（AR）、能量模型(xing)(xing)和擴散模型(xing)(xing)（Diffusion Model）。總(zong)體趨勢來看(kan)，大模型(xing)(xing)、大數據、大算力是未(wei)來的(de)發展方向。

而AIGC生成(cheng)算法(fa)主流(liu)的(de)(de)有(you)生成(cheng)對(dui)抗網絡GAN和(he)擴(kuo)(kuo)散模型(xing)Diffusion Model。擴(kuo)(kuo)散模型(xing)已經擁有(you)了成(cheng)為下一代(dai)圖(tu)像生成(cheng)模型(xing)的(de)(de)代(dai)表的(de)(de)潛力，它具有(you)更高的(de)(de)精度、可擴(kuo)(kuo)展性和(he)并行性，無論是質量還是效率均有(you)所提升，其快速發(fa)展成(cheng)為AIGC增長的(de)(de)拐點性因素。

1、對抗式生成網絡GAN

GAN，是一(yi)種(zhong)深度神經(jing)網(wang)絡(luo)架構，由一(yi)個(ge)生(sheng)成(cheng)網(wang)絡(luo)和一(yi)個(ge)判(pan)(pan)別(bie)(bie)(bie)網(wang)絡(luo)組成(cheng)。生(sheng)成(cheng)網(wang)絡(luo)產生(sheng)“假”數(shu)據(ju)，并(bing)試圖(tu)欺騙判(pan)(pan)別(bie)(bie)(bie)網(wang)絡(luo)；判(pan)(pan)別(bie)(bie)(bie)網(wang)絡(luo)對生(sheng)成(cheng)數(shu)據(ju)進行真偽鑒別(bie)(bie)(bie)，試圖(tu)正確識別(bie)(bie)(bie)所有“假”數(shu)據(ju)。在訓(xun)(xun)練(lian)迭代的(de)過程(cheng)中，兩個(ge)網(wang)絡(luo)持續地進化和對抗，直(zhi)到達(da)到平衡(heng)狀態，判(pan)(pan)別(bie)(bie)(bie)網(wang)絡(luo)無法(fa)再識別(bie)(bie)(bie)“假”數(shu)據(ju)，訓(xun)(xun)練(lian)結束。

GAN是很多AIGC的基礎(chu)框(kuang)架(jia)，但是(shi)(shi)GAN有(you)三(san)個不足：一(yi)是(shi)(shi)對輸出結果的控制力較弱，容(rong)易(yi)產生隨機圖(tu)像；二是(shi)(shi)生成的圖(tu)像分別率較低；三(san)是(shi)(shi)由于GAN需要用判別器(qi)來(lai)判斷生產的圖(tu)像是(shi)(shi)否與其(qi)他圖(tu)像屬于同(tong)一(yi)類別，這就導(dao)致生成的圖(tu)像是(shi)(shi)對現有(you)作品的模仿，而非創(chuang)新。

2、擴散模型Diffusion Model

擴(kuo)散(san)模型(xing)的工作原理是通(tong)過(guo)連續(xu)添加高斯噪(zao)(zao)聲來破壞訓(xun)練數據，然后(hou)通(tong)過(guo)反轉這個噪(zao)(zao)聲過(guo)程來學習(xi)恢復數據。訓(xun)練后(hou)，我們可以通(tong)過(guo)簡單地(di)將隨機采樣的噪(zao)(zao)聲傳遞給學習(xi)的去(qu)噪(zao)(zao)過(guo)程來生成(cheng)數據。

簡(jian)言之，在AI訓練階(jie)段，我們將數據集中上(shang)億組(zu)圖文(wen)(wen)對進(jin)行(xing)訓練，提取特(te)(te)征值；生產(chan)過(guo)程中，通過(guo)添加(jia)文(wen)(wen)字描述，引入(ru)不(bu)同(tong)的(de)特(te)(te)征值進(jin)行(xing)去噪，從而生產(chan)一(yi)副AI理(li)解下的(de)內容作品。例如，在當(dang)我們在腦海(hai)中想象一(yi)個(ge)畫面的(de)時(shi)候，比如：一(yi)只柯(ke)基通過(guo)一(yi)個(ge)小(xiao)號玩火(huo)焰。我們的(de)思維模式(shi)也是先有一(yi)只柯(ke)基，再去想象小(xiao)號和火(huo)焰，最(zui)后將這些(xie)元素疊加(jia)在柯(ke)基身上(shang)。

Diffusion模(mo)型有兩個特點：一(yi)方面，給圖(tu)像增加(jia)高(gao)斯(si)噪聲(sheng)，通(tong)過破壞訓(xun)練(lian)(lian)數據(ju)來學習，然后(hou)找(zhao)出如何逆(ni)轉(zhuan)這種噪聲(sheng)過程以(yi)恢復(fu)原始圖(tu)像。經過訓(xun)練(lian)(lian)，該模(mo)型可(ke)以(yi)從隨機輸入中合成新的(de)(de)數據(ju)。另一(yi)方面，Stable Diffusion把模(mo)型的(de)(de)計算空間從像素空間經過數學變換(huan)，降維到(dao)一(yi)個可(ke)能性(xing)空間（Latent Space）的(de)(de)低維空間里，這一(yi)轉(zhuan)化大(da)幅降低了(le)計算量和計算時間，使得模(mo)型訓(xun)練(lian)(lian)效率大(da)大(da)提高(gao)。這算法模(mo)式的(de)(de)創新直接(jie)推(tui)動(dong)了(le)AIGC技術的(de)(de)突破性(xing)進展。