Der ultimative AIGC-Leitfaden
AIGC: Durch künstliche Intelligenz erzeugte Inhalte
AIGC: Durch künstliche Intelligenz erzeugte Inhalte
AIGC ist die Abkürzung für Englisch AI-generated content, was so viel bedeutet wie durch künstliche Intelligenz erzeugte Inhalte.
Einfach ausgedrückt, werden anhand einiger Eingabeaufforderungen Textinhalte, Bilder, Videos, Animationen und sogar Code erstellt.
AIGC, auch bekannt als Generative KI, ist eine neue Methode zur Erstellung von Inhalten nach Professional-generated Content (PGC) und User-generated Content (UGC). Sie kann in Gesprächen, Geschichten, Bildern usw. eingesetzt werden. Video- und Musikproduktion usw. eingesetzt werden, um neue Formen der Generierung digitaler Inhalte und der Interaktion zu schaffen.
Wie bei allen Technologien der künstlichen Intelligenz werden die Fähigkeiten von AIGC durch Modelle des maschinellen Lernens bereitgestellt, bei denen es sich um große Modelle handelt, die auf der Grundlage großer Datenmengen vortrainiert wurden und oft als Basismodelle bezeichnet werden. Die Iterationsgeschwindigkeit von AIGC-Anwendungen, die auf Basismodellen basieren, hat sich exponentiell entwickelt. Von KI-Malanwendungen, die durch Stable Diffusion Graph-Modelle gesteuert werden, bis hin zu intelligenten Chat-Robotern, die durch große Sprachmodelle (LLM) gesteuert werden, werden Deep-Learning-Modelle ständig verbessert. Die Förderung von quelloffenen, vortrainierten Basismodellen und die Möglichkeit der Kommerzialisierung großer Modelle werden zu den Hauptantriebskräften dieser bahnbrechenden Revolution der künstlichen Intelligenz.
Das Prinzip von AIGC besteht darin, ein Computerprogramm zu verwenden, um ein Modell zu trainieren, das Bilder in verschiedene Kategorien einteilt. Das Modell wird anhand eines Datensatzes von Bildern trainiert, die manuell beschriftet wurden, und das Programm lernt, die Merkmale zu erkennen, die den Bildern in jeder Kategorie gemeinsam sind.
Wenn dem Programm ein neues Bild vorgelegt wird, kann es das Bild anhand der Merkmale, die es zu erkennen gelernt hat, in die entsprechende Kategorie einordnen.
Das AIGC-Prinzip basiert auf der Idee, dass Bilder als eine Reihe von Merkmalen dargestellt werden können und dass die Merkmale, die den Bildern einer bestimmten Kategorie gemeinsam sind, zur Identifizierung dieser Bilder verwendet werden können. Ein Bild einer Katze könnte beispielsweise durch die Merkmale "Fell", "Schnurrhaare" und "Schwanz" dargestellt werden.
Ein Programm, das auf einem Datensatz von Katzenbildern trainiert wurde, wäre in der Lage, neue Katzenbilder anhand dieser Merkmale zu erkennen.
Das AIGC-Prinzip wurde zur Entwicklung einer Vielzahl von Bildklassifizierungsanwendungen verwendet, darunter Gesichtserkennung, Objekterkennung und medizinische Bildgebung.
AIGC, beginnend im Jahr 2022.
Mit der Veröffentlichung von GPT3 und ChatGPT Ende 2022 wird eine neue Ära der Inhaltsproduktion eingeläutet. Auch das Konzept der AIGC wird sich 2023 durchsetzen.
Weltweit haben zahlreiche AIGC-Unternehmerteams und Einzelpersonen eine neue Runde des unternehmerischen Aufschwungs eingeleitet.
Den Daten von Google zufolge hat das Suchvolumen im Zusammenhang mit der AIGC stark zugenommen.
Es gibt viele Gründe, warum KI-generierte Inhalte wertvoll sind. Hier sind ein paar:
Insgesamt können KI-generierte Inhalte ein wertvolles Instrument für Unternehmen aller Größenordnungen sein. Es kann ihnen helfen, Inhalte schneller, genauer und persönlicher als je zuvor zu erstellen.
Die Entstehung von AIGC ist auf den Durchbruch in der Parametergröße von großen Sprachmodellen (LLM) zurückzuführen, der zu der "emergenten" Fähigkeit der künstlichen Intelligenz führt. Auf der Grundlage dieser "emergenten" Fähigkeit wurde das Unternehmen AIGC geboren, das künstliche Intelligenz für die Produktion von Inhalten einsetzt.
GPT4 ist ein großes Sprachmodell von OpenAI, das im Jahr 2022 veröffentlicht wurde. Es hat über 175 Milliarden Parameter und wurde auf einem riesigen Datensatz aus Text, Code und anderen Daten trainiert.
GPT4 ist in der Lage, Texte zu erstellen, Sprachen zu übersetzen, verschiedene Arten von kreativen Inhalten zu schreiben, Fragen zu beantworten und Aufgaben zu erledigen. Er ist auch in der Lage, neue Dinge zu lernen und seine Leistung mit der Zeit zu verbessern.
PaLM 2 (Pathways Language Model 2), ein großes Sprachmodell von Google AI, wurde von einem Team aus Ingenieuren und Wissenschaftlern trainiert. Es ist der Nachfolger von BERT, das einen großen Durchbruch bei der Verarbeitung natürlicher Sprache darstellte.
PaLM 2 ist noch größer und leistungsfähiger als BERT, und es hat sich gezeigt, dass es BERT bei einer Vielzahl von Sprachverstehensaufgaben übertrifft. PaLM 2 befindet sich noch in der Entwicklung, aber es hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, zu revolutionieren.
LIama2 ist ein großes Sprachmodell von Meta AI, das als Open Source verfügbar ist. Es wurde auf einem riesigen Textdatensatz trainiert und kann für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, z. B. für die Texterstellung, Übersetzung und Beantwortung von Fragen. LIama2 befindet sich noch in der Entwicklung, hat aber bereits vielversprechende Ergebnisse geliefert. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem sich neue und interessante Anwendungen entwickeln lassen.
Auf der Grundlage von großen Sprachmodellen sind Modelle zur Bilderzeugung und zur Videoerzeugung entstanden.
Midjourney ist ein KI-Tool zur Generierung von Text-zu-Bild-Bildern, das große Sprachmodelle verwendet, um realistische, qualitativ hochwertige Bilder aus einer vom Benutzer eingegebenen Texteingabe zu erstellen. Es wurde auf einem riesigen Datensatz von Text und Bildern trainiert und kann Bilder in einer Vielzahl von Stilen erzeugen, darunter fotorealistisch, Cartoon und abstrakt. Midjourney befindet sich noch in der Entwicklung, wurde aber bereits für die Erstellung einiger erstaunlicher Bilder verwendet.
Stable Diffusion XL ermöglicht die stabile Diffusion einer Chemikalie durch eine Zellmembran unter Verwendung eines chemischen Gradienten.
Stable Diffusion XL ist eine chemische Verabreichungstechnologie, die einen Gradienten der chemischen Konzentration nutzt, um die Verabreichung eines Medikaments durch eine Zellmembran zu steuern. Diese Technologie ist so konzipiert, dass sie stabiler ist als andere auf Diffusion basierende Verabreichungsmethoden, wie z. B. die einfache Diffusion, die von Faktoren wie Temperatur und pH-Wert beeinflusst werden kann.
Stable Diffusion XL ist außerdem so konzipiert, dass es spezifischer ist als andere diffusionsbasierte Arzneimittelverabreichungs-Technologien, wie z. B. die passive Diffusion, die dazu führen kann, dass Arzneimittel an unbeabsichtigte Zellen oder Gewebe abgegeben werden.
DALL-E 3 ist ein großes Sprachmodell, das Bilder aus Textbeschreibungen generieren kann. Es stammt von OpenAI. Es wurde anhand eines riesigen Datensatzes von Text und Bildern trainiert und kann lernen, Bilder jeder Art zu erzeugen, einschließlich realistisch aussehender Menschen, Tiere, Objekte und Szenen. DALL-E 3 befindet sich noch in der Entwicklung, aber es hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Bilder erstellen und verwenden, zu revolutionieren.
Dies ist die grundlegende Fähigkeit des LLM. Basierend auf den Fähigkeiten zur Textentstehung werden AIGC-Anwendungen hauptsächlich in den folgenden Bereichen eingesetzt:
Auf der Grundlage von Chatbots gab es einige sehr profitable kleine Anwendungen in sozialen Netzwerken und KI-Assistenten.
Diese Anwendungen werden hauptsächlich für die Erstellung von Marketing-Inhalten, das Schreiben von Artikeln, Aufsätzen, Romanen usw. verwendet.
Was die Codegenerierung betrifft, so sind sowohl die technische Ebene als auch die Anwendungsebene noch unausgereift. Obwohl mehrere Anwendungen bekannt sind, bleiben die meisten Menschen skeptisch, was die Wirksamkeit der Codegenerierung und die anschließenden nachhaltigen Iterationen angeht.
Gegenwärtig gehen AIGC-Anwendungen im Bereich der Bilderzeugung hauptsächlich in zwei Richtungen, nämlich zum einen zur Erzeugung von Bildern aus Text und zum anderen zur Erzeugung von Bildern aus Bildern.
Zu den wichtigsten Geschäftsbereichen gehören Bilder für das Marketing, Bilder, die auf sozialen Plattformen Aufmerksamkeit erregen, und die Fotooptimierung.
Ich glaube, dass es in Zukunft sehr lukrative Anwendungen in weiteren Bereichen geben wird. Zum Beispiel bei der Erstellung von Animationen usw.
Text zu Bild ist eine Art der künstlichen Intelligenz (KI), die anhand einer Textaufforderung ein Bild erzeugt. Das KI-Modell wird anhand eines Datensatzes von Bildern und den dazugehörigen Textbeschreibungen trainiert. Wenn eine neue Textaufforderung gegeben wird, kann das Modell ein Bild erzeugen, das der Beschreibung entspricht.
Text to Image hat eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, darunter:
Die Bild-zu-Bild-Übersetzung ist eine Art von Computer-Vision-Aufgabe, die darin besteht, ein Eingabebild zu nehmen und daraus ein neues Bild zu erzeugen. Das Ziel der Bild-zu-Bild-Übersetzung ist es, ein realistisches und visuell überzeugendes Bild zu erzeugen, das semantisch mit dem Eingabebild verwandt ist.
Die Bild-zu-Bild-Übersetzung hat eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, unter anderem:
Die Bild-zu-Bild-Übersetzung ist eine anspruchsvolle Aufgabe, aber auch eine sehr vielversprechende mit einem breiten Spektrum an möglichen Anwendungen. Da die Forschung in diesem Bereich weiter voranschreitet, können wir in Zukunft noch mehr beeindruckende und nützliche Anwendungen der Bild-zu-Bild-Übersetzung erwarten.
Die Videogenerierung steckt noch in den Kinderschuhen, und sowohl die Technologie als auch die Anwendung sind noch sehr unausgereift. Aber der Markt ist extrem populär. Fast alle Anwendungen, die KI zur Erstellung von Videos nutzen, verdienen viel Geld
Text zu Video ist ein Prozess, bei dem eine Textaufforderung zur Erstellung eines Videos verwendet wird. Dies kann mit einer Vielzahl von Techniken geschehen, darunter maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Text to Video wird häufig zur Erstellung von Bildungsinhalten, Marketingmaterial oder zur Unterhaltung verwendet.
Erstens kann es eine effizientere Methode zur Erstellung von Inhalten sein als herkömmliche Videoproduktionsmethoden. Text to Video kann schnell und einfach erstellt werden, ohne dass teure Ausrüstung oder spezielle Kenntnisse erforderlich sind. Zweitens kann Text to Video ansprechender sein als herkömmliche Videoinhalte.
Durch die Verwendung einer Textaufforderung kann der Ersteller sicherstellen, dass das Video für die Interessen des Betrachters relevant ist. Drittens kann Text zu Video zugänglicher sein als herkömmliche Videoinhalte. Videos, die unter Verwendung von Textaufforderungen erstellt werden, können in einer Vielzahl von Formaten zur Verfügung gestellt werden, einschließlich Untertiteln und Transkripten.
Erstens kann die Qualität von Text zu Video sehr unterschiedlich sein. Die Qualität des Videos hängt von der Qualität der Textaufforderung, dem Algorithmus zur Erstellung des Videos und der für die Erstellung des Videos verwendeten Hardware und Software ab. Zweitens kann es schwierig sein, Text zu Video so zu gestalten, dass es sowohl ansprechend als auch informativ ist.
Der Ersteller muss den Text sorgfältig gestalten, damit er sowohl interessant als auch leicht verständlich ist. Drittens kann die Erstellung von Text zu Video teuer sein. Die Kosten für die Erstellung von Text in Video hängen von der Komplexität des Videos und der für die Erstellung des Videos verwendeten Hardware und Software ab.
Trotz der Herausforderungen ist Text to Video ein leistungsfähiges Instrument, mit dem sich ansprechende und informative Inhalte erstellen lassen. Mit der weiteren Entwicklung der Technologie wird Text to Video wahrscheinlich zugänglicher und erschwinglicher werden, so dass es für Unternehmen und Privatpersonen gleichermaßen eine praktikable Option wird.
Text und Bild zu Video ist die Verwendung von Textaufforderungen und Bildern zur Erstellung von Videos. Derzeit ist die Technologie in diesem Bereich noch sehr unausgereift.
Bei KI-generierten Inhalten ist die Wortbedeutung der Kontext oder die Absicht, die der Autor zu vermitteln versucht. Das kann alles sein, von einer einfachen Beschreibung eines Produkts bis hin zu einer komplexeren Erklärung eines wissenschaftlichen Konzepts. Die Bedeutung des Aufforderungsworts ist wichtig, da sie dem KI-Modell hilft, relevante und informative Inhalte zu erstellen.
Beim Verfassen einer Aufforderung für KI-generierte Inhalte ist es wichtig, dass sie klar und präzise ist. Die Aufforderung sollte spezifisch genug sein, um dem Modell ein klares Verständnis dessen zu geben, was Sie zu vermitteln versuchen, aber auch allgemein genug, um dem Modell eine gewisse kreative Freiheit zu lassen.
"Schreiben Sie eine kurze Beschreibung des Buches 'Der große Gatsby'."
Diese Aufforderung ist klar und prägnant und gibt dem Modell eine bestimmte Aufgabe vor, die es erfüllen soll. Das Modell kann dann sein Wissen über das Buch nutzen, um eine Beschreibung zu erstellen, die sowohl genau als auch informativ ist.
Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe, die das Modell erzeugen könnte:
"Der große Gatsby ist ein Roman von F. Scott Fitzgerald, der die Geschichte von Jay Gatsby erzählt, einem wohlhabenden Mann, der verschwenderische Partys schmeißt, um die Liebe seines Lebens, Daisy Buchanan, zurückzugewinnen. Der Roman behandelt Themen wie Liebe, Verlust und den amerikanischen Traum."
Diese Ausgabe ist sowohl relevant als auch informativ und gibt die Essenz des Buches genau wieder. Das Modell war in der Lage, sein Wissen über das Buch zu nutzen, um eine Beschreibung zu erstellen, die sowohl genau als auch informativ ist.
In Zukunft wird es in der AIGC-Branche zwei Arten von Herstellern geben: große Modelle und APPs. Jedes große Modell wird sein eigenes Ökosystem bilden.
Große Modellhersteller bieten große Modelle an.
APP-Hersteller, die sich auf große Modelle stützen, exportieren die Fähigkeiten der generativen KI in jeden Winkel.
Gegenwärtig sind die wichtigsten Closed-Source-Modelle:
GPT und DALL.E von OpenAI
Midjourney
Die wichtigsten Open-Source-Modelle sind:
Metas LIama
Stabile Diffusion
Außerdem ist zum jetzigen Zeitpunkt nicht klar, ob die großen Modelle von Google quelloffen sind, und es ist ungewiss, ob sie in Zukunft quelloffen sein werden.
Diese Situation ist sehr ähnlich wie bei Apples iOS und Googles Android, die ihre eigenen Ökosysteme auf der Grundlage von Closed-Source- bzw. Open-Source-Betriebssystemen aufgebaut haben.
Das Muster der AIGC wird auch so aussehen. Jeder Großmodellhersteller wird seine eigene Ökologie auf der Grundlage seiner eigenen Open-Source- oder Closed-Source-Großmodelle aufbauen.
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