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    應(yīng)用：在擴(kuò)散模型（diffusionmodel）的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應(yīng)用，比如：圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖，中間圖像作為輸入，基于擴(kuò)散模型，生成左右視角兩張圖，輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產(chǎn)品與模型：在擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上，各公司與研究機(jī)構(gòu)開發(fā)出的代替產(chǎn)品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像，圖像生成圖像）DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發(fā)布，并在2022年9月28日，在OpenAI網(wǎng)站向公眾開放，提供數(shù)量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務(wù)。Imagen（GoogleResearch文本生成圖像）Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴(kuò)散模型，該模型目前不對外開放。用戶可通過輸入描述性文本，生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion（StabilityAI文本生成圖像，代碼與模型開源）2022年8月，StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion，這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開源Diffusion模型，代碼與模型權(quán)重均向公眾開放。（4）Transformer2017年由谷歌提出，采用注意力機(jī)制（attention）對輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重，其并行化處理的優(yōu)勢能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，加速了GPT等預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。 到1985年美國有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺系統(tǒng)，銷售額共達(dá)8千萬美元.三明bilibiliAIGC運(yùn)營

    視頻生成視頻生成與圖像生成在原理上相似，主要分為視頻編輯與視頻自主生成。視頻編輯可應(yīng)用于視頻超分（視頻畫質(zhì)增強(qiáng)）、視頻修復(fù)（老電影上色、畫質(zhì)修復(fù)）、視頻畫面剪輯（識(shí)別畫面內(nèi)容，自動(dòng)場景剪輯）。視頻自主生成可應(yīng)用于圖像生成視頻（給定參照圖像，生成一段運(yùn)動(dòng)視頻）、文本生成視頻（給定一段描述性文字，生成內(nèi)容相符視頻）?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：Deepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。5、多模態(tài)生成以上四種模態(tài)可以進(jìn)行組合搭配，進(jìn)行模態(tài)間轉(zhuǎn)換生成。如文本生成圖像（AI繪畫、根據(jù)prompt提示語生成特定風(fēng)格圖像）、文本生成音頻（AI作曲、根據(jù)prompt提示語生成特定場景音頻）、文本生成視頻（AI視頻制作、根據(jù)一段描述性文本生成語義內(nèi)容相符視頻片段）、圖像生成文本（根據(jù)圖像生成標(biāo)題、根據(jù)圖像生成故事）、圖像生成視頻。【代表性產(chǎn)品或模型】：DALL-E、MidJourney、StableDiffusion等。 寧德互聯(lián)網(wǎng)AIGC好處它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？

    AIGC助力內(nèi)容分發(fā)，緩解人類壓力在內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)，AI除了常見的個(gè)性化內(nèi)容推薦外，也在逐步開拓全新應(yīng)用場景，如虛擬人主播，以視頻或直播的形式發(fā)放內(nèi)容，打造沉浸式體驗(yàn)。如新華社數(shù)字記者“小諍”、央視網(wǎng)虛擬主播“小C”、阿里巴巴數(shù)字人“冬冬”、百度智能云AI手語主播等等，在未來，AI虛擬主播可能發(fā)展成媒體行業(yè)的標(biāo)配。2、AIGC+電商行業(yè)自網(wǎng)絡(luò)電商出現(xiàn)以來，社會(huì)的很多方面都被改變了，電商企業(yè)既是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的受益者，也在推動(dòng)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中扮演關(guān)鍵角色。自十年前網(wǎng)絡(luò)直播出現(xiàn)，帶動(dòng)帶貨模式變革以來，各大企業(yè)都在或多或少的面臨轉(zhuǎn)型問題。在數(shù)字世界和物理世界快速融合的當(dāng)下，AIGC走在時(shí)代前沿，可以賦能電商行業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域，可能帶來新一輪的行業(yè)變革。、AIGC助力商品建模，改善購物體驗(yàn)對比傳統(tǒng)的購物模式，網(wǎng)購的一個(gè)典型問題在于只能通過圖片了解商品，難以觀察到全貌，也讓以次充好的不法商家有機(jī)可乘。而AIGC技術(shù)可以通過視覺算法生成商品的三維模型，提供多方位視覺體驗(yàn)，節(jié)省溝通成本，改善用戶體驗(yàn)，促成用戶成交與轉(zhuǎn)化。除了三維建模，AIGC還有更高級(jí)的應(yīng)用方式，如阿里巴巴的每平每屋業(yè)務(wù)就利用AIGC技術(shù)，實(shí)現(xiàn)線上“商品放家中”的模擬展示效果。

    1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學(xué)?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機(jī)和收音機(jī)等等，它們模仿我們身體感官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？我們也只知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的感官，我們對這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。 但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降，業(yè)界損失了近5億美元.

    一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說，就是以前本來需要人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作，現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動(dòng)寫作、自動(dòng)設(shè)計(jì)等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個(gè)階段：早期萌芽階段（上世紀(jì)50年代至90年代中期），沉淀累積階段（上世紀(jì)90年代至本世紀(jì)10年代中期），快速發(fā)展階段（本世紀(jì)10年代中期至今）。在早期萌芽階段（1950s~1990s）由于技術(shù)限制，AIGC有限于小范圍實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用，例如1957年出現(xiàn)了首支電腦創(chuàng)作的音樂作品《依利亞克組曲（IlliacSuite）》。然而在80年代末至90年代中期，由于高成本和難以商業(yè)化，AIGC的資本投入有限，因此未能取得許多斐然進(jìn)展。作者：HOTAIGC鏈接：源：簡書著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一個(gè)名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.寧德互聯(lián)網(wǎng)AIGC用處

從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍。三明bilibiliAIGC運(yùn)營

    計(jì)算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義.這和其他的子符號(hào)方法，如模糊控制和進(jìn)化計(jì)算，都屬于計(jì)算智能學(xué)科研究范疇。統(tǒng)計(jì)學(xué)法90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學(xué)方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗(yàn)證的，同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語言也允許已有學(xué)科的合作（如數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué)）?！案镄隆焙汀癗EATS的成功”。有人批評(píng)這些技術(shù)太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個(gè)會(huì)感知環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。 三明bilibiliAIGC運(yùn)營