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(zhi)的是(shi)人工(gong)智能系(xi)統生成的內容，通(tong)常是(shi)文字(zi)、圖像、音頻或視(shi)頻。這類內容可以通(tong)過(guo)自然語(yu)言(yan)處理，機(ji)器學習和計(ji)算機(ji)視(shi)覺等技(ji)術生成。

對于界定的(de)理解(jie)，如果大家覺得看AIGC不明白，可以將其分(fen)開來看。前(qian)兩(liang)個字母AI，應該是(shi)比較容易(yi)理解(jie)吧！就(jiu)是(shi)我們常說(shuo)的(de)，人(ren)工(gong)智能！AIGC是(shi)AI后面(mian)加了兩(liang)個字母，那(nei)就(jiu)是(shi)人(ren)工(gong)智能的(de)升級版！這樣就(jiu)好(hao)理解(jie)了！

如果(guo)你(ni)用再流行的(de)ChatGPT去(qu)問，AIGC與AI有區別，它的(de)回答(da)會有四個(ge)方面(mian)不(bu)同(tong)，分別是：用途(tu)不(bu)同(tong)、技(ji)術不(bu)同(tong)、數(shu)據不(bu)同(tong)、結果(guo)不(bu)同(tong)。

1、用途不同

AIGC主(zhu)要(yao)用于生成內(nei)容(rong)，而傳統AI則更加注重(zhong)識(shi)別(bie)、分類(lei)和預測等功(gong)能。

2、技術不同

AIGC主要(yao)基于深度學習和(he)生成模型，而傳(chuan)統AI則更加注(zhu)重規則引擎和(he)決策樹(shu)等算法。

3、數據不同

AIGC所需的(de)數(shu)據通(tong)常更(geng)(geng)加豐富，包括(kuo)大量文本、圖像和音頻數(shu)據，而(er)傳統AI則可以通(tong)過更(geng)(geng)少(shao)的(de)數(shu)據進行訓(xun)練(lian)。

4、結果不同

AIGC可以生成大量內容，具(ju)有很高的效率，而傳統AI則更加注(zhu)重準確(que)性和(he)可靠性。

AIGC的(de)主要目的(de)是(shi)幫助人們快速生成(cheng)大量內容，從而節省時間和(he)資(zi)源。簡單地(di)理解(jie)，就是(shi)AIGC會生成(cheng)一個內容給(gei)我們，比(bi)如(ru)：是(shi)一個圖片(pian)、一段文字，或是(shi)一個音頻與視頻，而AI是(shi)做不到(dao)的(de)。

就是因(yin)為AIGC可以給我一個內容(rong)，所以它的誕生，也是AI的升級，并將AI技(ji)術(shu)更好地(di)進行落地(di)。

二、AIGC技術包含哪些技術

AIGC領域的技術(shu)包含了：生成對抗網絡（GAN）、變微分自動編碼器（VAE）、標(biao)準化流模(mo)型(xing)（NFs）、自回歸模(mo)型(xing)（AR）、能量模(mo)型(xing)和擴散模(mo)型(xing)（Diffusion Model）。總(zong)體趨勢(shi)來看，大模(mo)型(xing)、大數據(ju)、大算力是未(wei)來的發展方向。

而(er)AIGC生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)算法主流的(de)(de)有生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)對抗網絡GAN和擴散模(mo)(mo)型(xing)Diffusion Model。擴散模(mo)(mo)型(xing)已經(jing)擁(yong)有了(le)成(cheng)(cheng)(cheng)為下一代(dai)圖(tu)像生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)代(dai)表的(de)(de)潛力，它具有更高(gao)的(de)(de)精度、可擴展性和并行性，無論(lun)是質量還是效率均有所(suo)提升，其(qi)快速發展成(cheng)(cheng)(cheng)為AIGC增長的(de)(de)拐點性因素。

1、對抗式生成網絡GAN

GAN，是一種深度神經網絡(luo)架(jia)構，由一個(ge)生成(cheng)網絡(luo)和一個(ge)判(pan)別(bie)(bie)(bie)網絡(luo)組成(cheng)。生成(cheng)網絡(luo)產生“假(jia)(jia)”數(shu)據，并試圖欺騙判(pan)別(bie)(bie)(bie)網絡(luo)；判(pan)別(bie)(bie)(bie)網絡(luo)對生成(cheng)數(shu)據進行(xing)真偽鑒別(bie)(bie)(bie)，試圖正(zheng)確識(shi)別(bie)(bie)(bie)所有“假(jia)(jia)”數(shu)據。在訓練迭代的過(guo)程中，兩個(ge)網絡(luo)持續地進化和對抗，直到(dao)達到(dao)平衡狀態，判(pan)別(bie)(bie)(bie)網絡(luo)無(wu)法再識(shi)別(bie)(bie)(bie)“假(jia)(jia)”數(shu)據，訓練結束。

GAN是很多AIGC的基礎框架，但是(shi)GAN有三(san)個不足：一(yi)是(shi)對(dui)(dui)輸出結果的控制力較弱，容(rong)易產生(sheng)隨機(ji)圖(tu)(tu)像(xiang)；二是(shi)生(sheng)成的圖(tu)(tu)像(xiang)分別(bie)率(lv)較低；三(san)是(shi)由于GAN需要用判別(bie)器來判斷生(sheng)產的圖(tu)(tu)像(xiang)是(shi)否與其他圖(tu)(tu)像(xiang)屬于同一(yi)類別(bie)，這就(jiu)導致(zhi)生(sheng)成的圖(tu)(tu)像(xiang)是(shi)對(dui)(dui)現有作(zuo)品的模(mo)仿，而非創新(xin)。

2、擴散模型Diffusion Model

擴散模型的(de)(de)(de)工作(zuo)原理是通(tong)過連續添加高斯(si)噪聲(sheng)來破(po)壞(huai)訓(xun)練數(shu)據(ju)，然后通(tong)過反轉這個噪聲(sheng)過程(cheng)來學(xue)習恢復數(shu)據(ju)。訓(xun)練后，我們(men)可以通(tong)過簡(jian)單地將隨機采樣的(de)(de)(de)噪聲(sheng)傳(chuan)遞給學(xue)習的(de)(de)(de)去噪過程(cheng)來生成數(shu)據(ju)。

簡言之(zhi)，在AI訓練(lian)階(jie)段，我(wo)們(men)將(jiang)(jiang)數(shu)據集中上(shang)(shang)億組(zu)圖文對進(jin)行訓練(lian)，提取特征(zheng)值；生(sheng)產過程中，通過添加文字描述(shu)，引(yin)入不同的(de)特征(zheng)值進(jin)行去(qu)噪，從而生(sheng)產一(yi)副(fu)AI理解下的(de)內容作(zuo)品(pin)。例如，在當我(wo)們(men)在腦海中想象一(yi)個(ge)畫面的(de)時候，比如：一(yi)只柯(ke)基通過一(yi)個(ge)小號(hao)玩火焰(yan)。我(wo)們(men)的(de)思維模式(shi)也(ye)是(shi)先有一(yi)只柯(ke)基，再去(qu)想象小號(hao)和火焰(yan)，最后將(jiang)(jiang)這些元素疊加在柯(ke)基身上(shang)(shang)。

Diffusion模型(xing)(xing)有兩個特(te)點：一方面(mian)，給圖(tu)像增加高斯噪(zao)(zao)聲(sheng)，通過破壞訓練數據來學(xue)習，然后找出如何逆轉(zhuan)這種噪(zao)(zao)聲(sheng)過程以(yi)恢復(fu)原始圖(tu)像。經過訓練，該模型(xing)(xing)可(ke)以(yi)從隨(sui)機輸(shu)入(ru)中合成新的(de)數據。另一方面(mian)，Stable Diffusion把模型(xing)(xing)的(de)計算空間(jian)從像素空間(jian)經過數學(xue)變(bian)換，降(jiang)維到一個可(ke)能性(xing)空間(jian)（Latent Space）的(de)低維空間(jian)里，這一轉(zhuan)化大(da)幅降(jiang)低了(le)計算量和計算時間(jian)，使得模型(xing)(xing)訓練效(xiao)率(lv)大(da)大(da)提高。這算法模式的(de)創新直接推動了(le)AIGC技術的(de)突破性(xing)進展。