一、aigc和ai的區(qū)別
從定義的角度來(lái)看，AIGC全英文是Artificial Intelligence Generated Content，指的是人工智能系統(tǒng)生成的內(nèi)容，通常是文字、圖像、音頻或視頻。這類內(nèi)容可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)生成。
對(duì)于界定的理解，如果大家覺得看AIGC不明白，可以將其分開來(lái)看。前兩個(gè)字母AI，應(yīng)該是比較容易理解吧！就是我們常說(shuō)的，人工智能！AIGC是AI后面加了兩個(gè)字母，那就是人工智能的升級(jí)版！這樣就好理解了！
如果你用再流行的ChatGPT去問(wèn)，AIGC與AI有區(qū)別，它的回答會(huì)有四個(gè)方面不同，分別是：用途不同、技術(shù)不同、數(shù)據(jù)不同、結(jié)果不同。
1、用途不同
AIGC主要用于生成內(nèi)容，而傳統(tǒng)AI則更加注重識(shí)別、分類和預(yù)測(cè)等功能。
2、技術(shù)不同
AIGC主要基于深度學(xué)習(xí)和生成模型，而傳統(tǒng)AI則更加注重規(guī)則引擎和決策樹等算法。
3、數(shù)據(jù)不同
AIGC所需的數(shù)據(jù)通常更加豐富，包括大量文本、圖像和音頻數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)AI則可以通過(guò)更少的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
4、結(jié)果不同
AIGC可以生成大量?jī)?nèi)容，具有很高的效率，而傳統(tǒng)AI則更加注重準(zhǔn)確性和可靠性。
AIGC的主要目的是幫助人們快速生成大量?jī)?nèi)容，從而節(jié)省時(shí)間和資源。簡(jiǎn)單地理解，就是AIGC會(huì)生成一個(gè)內(nèi)容給我們，比如：是一個(gè)圖片、一段文字，或是一個(gè)音頻與視頻，而AI是做不到的。
就是因?yàn)锳IGC可以給我一個(gè)內(nèi)容，所以它的誕生，也是AI的升級(jí)，并將AI技術(shù)更好地進(jìn)行落地。
二、AIGC技術(shù)包含哪些技術(shù)
AIGC領(lǐng)域的技術(shù)包含了：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變微分自動(dòng)編碼器（VAE）、標(biāo)準(zhǔn)化流模型（NFs）、自回歸模型（AR）、能量模型和擴(kuò)散模型（Diffusion Model）?？傮w趨勢(shì)來(lái)看，大模型、大數(shù)據(jù)、大算力是未來(lái)的發(fā)展方向。
而AIGC生成算法主流的有生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN和擴(kuò)散模型Diffusion Model。擴(kuò)散模型已經(jīng)擁有了成為下一代圖像生成模型的代表的潛力，它具有更高的精度、可擴(kuò)展性和并行性，無(wú)論是質(zhì)量還是效率均有所提升，其快速發(fā)展成為AIGC增長(zhǎng)的拐點(diǎn)性因素。
1、對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)GAN
GAN，是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由一個(gè)生成網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)判別網(wǎng)絡(luò)組成。生成網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生“假”數(shù)據(jù)，并試圖欺騙判別網(wǎng)絡(luò)；判別網(wǎng)絡(luò)對(duì)生成數(shù)據(jù)進(jìn)行真?zhèn)舞b別，試圖正確識(shí)別所有“假”數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練迭代的過(guò)程中，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)持續(xù)地進(jìn)化和對(duì)抗，直到達(dá)到平衡狀態(tài)，判別網(wǎng)絡(luò)無(wú)法再識(shí)別“假”數(shù)據(jù)，訓(xùn)練結(jié)束。
GAN是很多AIGC的基礎(chǔ)框架，但是GAN有三個(gè)不足：一是對(duì)輸出結(jié)果的控制力較弱，容易產(chǎn)生隨機(jī)圖像；二是生成的圖像分別率較低；三是由于GAN需要用判別器來(lái)判斷生產(chǎn)的圖像是否與其他圖像屬于同一類別，這就導(dǎo)致生成的圖像是對(duì)現(xiàn)有作品的模仿，而非創(chuàng)新。
2、擴(kuò)散模型Diffusion Model
擴(kuò)散模型的工作原理是通過(guò)連續(xù)添加高斯噪聲來(lái)破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后通過(guò)反轉(zhuǎn)這個(gè)噪聲過(guò)程來(lái)學(xué)習(xí)恢復(fù)數(shù)據(jù)。訓(xùn)練后，我們可以通過(guò)簡(jiǎn)單地將隨機(jī)采樣的噪聲傳遞給學(xué)習(xí)的去噪過(guò)程來(lái)生成數(shù)據(jù)。
簡(jiǎn)言之，在AI訓(xùn)練階段，我們將數(shù)據(jù)集中上億組圖文對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練，提取特征值；生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)添加文字描述，引入不同的特征值進(jìn)行去噪，從而生產(chǎn)一副AI理解下的內(nèi)容作品。例如，在當(dāng)我們?cè)谀X海中想象一個(gè)畫面的時(shí)候，比如：一只柯基通過(guò)一個(gè)小號(hào)玩火焰。我們的思維模式也是先有一只柯基，再去想象小號(hào)和火焰，最后將這些元素疊加在柯基身上。
Diffusion模型有兩個(gè)特點(diǎn)：一方面，給圖像增加高斯噪聲，通過(guò)破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，然后找出如何逆轉(zhuǎn)這種噪聲過(guò)程以恢復(fù)原始圖像。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，該模型可以從隨機(jī)輸入中合成新的數(shù)據(jù)。另一方面，Stable Diffusion把模型的計(jì)算空間從像素空間經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換，降維到一個(gè)可能性空間（Latent Space）的低維空間里，這一轉(zhuǎn)化大幅降低了計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間，使得模型訓(xùn)練效率大大提高。這算法模式的創(chuàng)新直接推動(dòng)了AIGC技術(shù)的突破性進(jìn)展。
