La guía definitiva de la AIGC
AIGC: Contenidos Generados por Inteligencia Artificial
AIGC: Contenidos Generados por Inteligencia Artificial
AIGC es la abreviatura inglesa de AI-generated content, es decir, contenidos generados por inteligencia artificial.
En pocas palabras, utiliza algunas palabras clave para generar contenidos de texto, imágenes, vídeos, animaciones e incluso código.
El AIGC, también conocido como IA Generativa, es un nuevo método de creación de contenidos tras el Contenido Generado por Profesionales (CGP) y el Contenido Generado por Usuarios (CGU). Puede utilizarse en conversaciones, historias, imágenes, etc. , producción de vídeo y música, etc., para crear nuevas formas de generación e interacción de contenidos digitales.
Como todas las tecnologías de inteligencia artificial, las capacidades de AIGC las proporcionan los modelos de aprendizaje automático, que son grandes modelos preentrenados a partir de grandes cantidades de datos, a menudo denominados modelos básicos. Hoy en día, la velocidad de iteración de las aplicaciones de AIGC impulsadas por modelos básicos ha mostrado un desarrollo exponencial. Desde aplicaciones de pintura de IA impulsadas por modelos de gráficos de difusión estable hasta robots de chat inteligentes impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM), los modelos de aprendizaje profundo están mejorando constantemente. La promoción de modelos básicos preentrenados de código abierto y la posibilidad de comercializar grandes modelos se están convirtiendo en las principales fuerzas impulsoras de esta revolución disruptiva de la inteligencia artificial.
El principio de la AIGC consiste en utilizar un programa informático para entrenar un modelo de clasificación de imágenes en distintas categorías. El modelo se entrena con un conjunto de datos de imágenes etiquetadas manualmente, y el programa aprende a identificar las características comunes a las imágenes de cada categoría.
Cuando se presenta una nueva imagen al programa, éste puede clasificarla en la categoría adecuada basándose en las características que ha aprendido a identificar.
El principio AIGC se basa en la idea de que las imágenes pueden representarse como un conjunto de rasgos, y que los rasgos que son comunes a las imágenes de una categoría concreta pueden utilizarse para identificar esas imágenes. Por ejemplo, una imagen de un gato podría representarse mediante las características "pelaje", "bigotes" y "cola".
Un programa que haya sido entrenado en un conjunto de datos de imágenes de gatos sería capaz de identificar nuevas imágenes de gatos basándose en estas características.
El principio AIGC se ha utilizado para desarrollar diversas aplicaciones de clasificación de imágenes, como el reconocimiento facial, la detección de objetos y la obtención de imágenes médicas.
AIGC, a partir de 2022.
El lanzamiento de GPT3 y ChatGPT a finales de 2022 marcará el advenimiento de una nueva era de producción de contenidos. El concepto de AIGC también se popularizará en 2023.
En todo el mundo, un gran número de equipos y personas emprendedoras de la AIGC han iniciado una nueva ronda de auge empresarial.
Según datos de Google, el volumen de búsquedas relacionadas con la AIGC ha aumentado considerablemente.
Hay muchas razones por las que los contenidos generados por IA son valiosos. He aquí algunas:
En general, el contenido generado por IA puede ser una herramienta valiosa para empresas de todos los tamaños. Puede ayudarles a crear contenidos de forma más rápida, precisa y personal que nunca.
La aparición de AIGC se debe al gran avance en la magnitud de los parámetros de los grandes modelos lingüísticos (LLM), que conduce a la capacidad "emergente" de la inteligencia artificial. Basándose en esta capacidad "emergente", nació el negocio de utilizar la inteligencia artificial para producir contenidos, que es AIGC.
GPT4 es un gran modelo lingüístico de OpenAI que se lanzó en 2022. Tiene más de 175.000 millones de parámetros y se ha entrenado con un enorme conjunto de datos de texto, código y otros datos.
GPT4 es capaz de generar texto, traducir idiomas, escribir distintos tipos de contenidos creativos, responder preguntas y completar tareas. También es capaz de aprender cosas nuevas y mejorar su rendimiento con el tiempo.
PaLM 2 (Pathways Language Model 2), un gran modelo lingüístico de Google AI, fue entrenado por un equipo de ingenieros y científicos. Es el sucesor de BERT, que supuso un gran avance en el procesamiento del lenguaje natural.
PaLM 2 es aún mayor y más potente que BERT, y ha demostrado superar a este último en una amplia gama de tareas de comprensión del lenguaje. PaLM 2 aún está en fase de desarrollo, pero tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los ordenadores.
LIama2 es un gran modelo lingüístico de Meta AI de código abierto. Se ha entrenado con un enorme conjunto de datos de texto y puede utilizarse para diversas tareas, como la generación de textos, la traducción y la respuesta a preguntas. LIama2 aún está en fase de desarrollo, pero ya ha demostrado ser muy prometedor. Es una herramienta potente que puede utilizarse para crear aplicaciones nuevas e interesantes.
A partir de grandes modelos lingüísticos, han surgido modelos de generación de imágenes y modelos de generación de vídeos.
Midjourney es una herramienta de generación de texto a imagen que utiliza grandes modelos lingüísticos para crear imágenes realistas y de alta calidad a partir de un texto proporcionado por el usuario. Se ha entrenado con un enorme conjunto de datos de texto e imágenes, y puede generar imágenes de diversos estilos, como fotorrealistas, dibujos animados y abstractas. Midjourney aún está en fase de desarrollo, pero ya se ha utilizado para crear algunas imágenes asombrosas.
Stable Diffusion XL proporciona una difusión estable de una sustancia química a través de una membrana celular, utilizando un gradiente químico.
La difusión estable XL es una tecnología de administración química que utiliza un gradiente de concentración química para impulsar la administración de un fármaco a través de una membrana celular. Esta tecnología está diseñada para ser más estable que otras tecnologías de administración de fármacos basadas en la difusión, como la difusión simple, que puede verse afectada por factores como la temperatura y el pH.
Stable Diffusion XL también está diseñado para ser más específico que otras tecnologías de administración de fármacos basadas en la difusión, como la difusión pasiva, que puede dar lugar a la administración de fármacos a células o tejidos no deseados.
DALL-E 3 es un gran modelo lingüístico que puede generar imágenes a partir de descripciones de texto. Procede de OpenAI. Se ha entrenado con un enorme conjunto de datos de texto e imágenes, y puede aprender a generar imágenes de cualquier tipo, incluidas personas, animales, objetos y escenas de aspecto realista. DALL-E 3 aún está en fase de desarrollo, pero tiene el potencial de revolucionar la forma en que creamos y utilizamos las imágenes.
Esta es la capacidad básica de LLM. Basándose en las capacidades de aparición de texto, las aplicaciones AIGC aparecen principalmente en los siguientes aspectos:
Basándose en chatbot, ha habido algunas pequeñas aplicaciones muy rentables en redes sociales y asistentes de IA.
Estas aplicaciones se utilizan principalmente para generar contenidos de marketing, escribir artículos, trabajos, novelas, etc.
En cuanto a la generación de código, tanto el nivel técnico como el de las aplicaciones están aún inmaduros. Aunque varias aplicaciones son bien conocidas, la mayoría de la gente sigue siendo escéptica sobre la eficacia de la generación de código y las posteriores iteraciones sostenibles.
En la actualidad, las aplicaciones de AIGC en el ámbito de la generación de imágenes van principalmente en dos direcciones, una es generar imágenes a partir de texto, y la otra es generar imágenes a partir de imágenes.
Las principales direcciones de negocio incluyen imágenes para marketing, imágenes utilizadas para atraer la atención en plataformas sociales y optimización fotográfica.
En el futuro, creo que habrá aplicaciones muy rentables en más direcciones. Por ejemplo, generación de animaciones, etc.
Texto a imagen es un tipo de inteligencia artificial (IA) que utiliza un texto para generar una imagen. El modelo de IA se entrena con un conjunto de datos de imágenes y sus correspondientes descripciones de texto. Cuando recibe un nuevo texto, el modelo puede generar una imagen que coincida con la descripción.
Text to Image tiene una gran variedad de aplicaciones potenciales, entre las que se incluyen:
La traducción de imagen a imagen es un tipo de tarea de visión por ordenador que consiste en tomar una imagen de entrada y generar una nueva imagen basada en ella. El objetivo de la traducción imagen a imagen es crear una imagen realista y visualmente convincente que esté semánticamente relacionada con la imagen de entrada.
La traducción de imagen a imagen tiene una amplia gama de aplicaciones, entre ellas:
La traducción imagen a imagen es una tarea difícil, pero también muy prometedora, con una amplia gama de aplicaciones potenciales. A medida que avanza la investigación en este campo, podemos esperar ver aplicaciones aún más impresionantes y útiles de la traducción imagen a imagen en el futuro.
La generación de vídeo está aún en pañales, y tanto la tecnología como la aplicación son todavía muy inmaduras. Pero el mercado es extremadamente popular. Casi todas las aplicaciones que utilizan IA para generar vídeos están ganando mucho dinero
Texto a vídeo es un proceso que consiste en utilizar un texto para generar un vídeo. Para ello se utilizan diversas técnicas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La conversión de texto en vídeo se utiliza a menudo para crear contenidos educativos, materiales de marketing o entretenimiento.
En primer lugar, puede ser una forma más eficaz de crear contenidos que los métodos tradicionales de producción de vídeo. El texto a vídeo puede generarse de forma rápida y sencilla, sin necesidad de equipos caros ni conocimientos especializados. En segundo lugar, puede ser más atractivo que el vídeo tradicional.
Mediante el uso de un texto, el creador puede asegurarse de que el vídeo es relevante para los intereses del espectador. En tercer lugar, los vídeos con texto pueden ser más accesibles que los vídeos tradicionales. Los vídeos generados con texto pueden estar disponibles en diversos formatos, como subtítulos y transcripciones.
En primer lugar, la calidad de la conversión de texto a vídeo puede variar significativamente. La calidad del vídeo dependerá de la calidad del texto, del algoritmo utilizado para generar el vídeo y del hardware y software utilizados para crearlo. En segundo lugar, la conversión de texto a vídeo puede ser difícil de crear de forma que resulte atractiva e informativa.
El creador debe elaborar cuidadosamente el texto para que sea interesante y fácil de entender. En tercer lugar, la creación de texto a vídeo puede ser costosa. El coste dependerá de la complejidad del vídeo y del hardware y software utilizados para crearlo.
A pesar de las dificultades, la conversión de texto a vídeo es una potente herramienta que puede utilizarse para crear contenidos atractivos e informativos. A medida que la tecnología siga desarrollándose, es probable que la conversión de texto a vídeo sea más accesible y asequible, lo que la convertirá en una opción más viable tanto para empresas como para particulares.
Text and Image to Video es utilizar texto e imagen para generar vídeo. Actualmente, la tecnología en este campo está muy inmadura.
En el caso de los contenidos generados por IA, el significado de la palabra clave es el contexto o la intención que el escritor intenta transmitir. Puede ser desde una simple descripción de un producto hasta una explicación más compleja de un concepto científico. El significado de la palabra clave es importante porque ayuda al modelo de IA a generar contenidos relevantes e informativos.
A la hora de escribir un mensaje para un contenido generado por IA, es importante ser claro y conciso. Debe ser lo suficientemente específico como para que el modelo entienda lo que se le quiere transmitir, pero también lo suficientemente general como para dejarle cierta libertad creativa.
"Escribe una breve descripción del libro 'El Gran Gatsby'".
Esta pregunta es clara y concisa, y proporciona al modelo una tarea específica que debe completar. A continuación, el modelo puede utilizar sus conocimientos sobre el libro para generar una descripción precisa e informativa.
He aquí un ejemplo del resultado que podría generar el modelo:
"El Gran Gatsby es una novela de F. Scott Fitzgerald que narra la historia de Jay Gatsby, un hombre adinerado que organiza fastuosas fiestas en un intento de recuperar al amor de su vida, Daisy Buchanan. La novela explora temas como el amor, la pérdida y el sueño americano".
Este resultado es relevante e informativo, y capta con precisión la esencia del libro. El modelo ha sido capaz de utilizar sus conocimientos sobre el libro para generar una descripción precisa e informativa.
En el futuro, la industria AIGC formará dos tipos de fabricantes: grandes modelos y APPs. Cada gran modelo formará su propio ecosistema.
Los grandes fabricantes de maquetas ofrecen modelos de gran tamaño.
Los fabricantes de APP, basadas en grandes modelos, exportan las capacidades de la IA generativa a todos los rincones.
En la actualidad, los principales modelos de código cerrado son:
GPT y DALL.E de OpenAI
A mitad de camino
Los principales modelos de código abierto son:
LIama de Meta
Difusión estable
Además, por el momento no se sabe si los grandes modelos de Google son de código abierto, y no se sabe si lo serán en el futuro.
Esta situación es muy similar a la de iOS de Apple y Android de Google, que han establecido sus propios ecosistemas basados en sistemas operativos de código cerrado y código abierto, respectivamente.
El modelo de AIGC también será así. Cada fabricante de grandes modelos establecerá su propia ecología basada en sus propios modelos de gran tamaño de código abierto o cerrado.
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