Le guide ultime de l'AIGC
AIGC : Artificial Intelligence Generated Content (contenu généré par l'intelligence artificielle)
AIGC : Artificial Intelligence Generated Content (contenu généré par l'intelligence artificielle)
AIGC est l'abréviation de l'anglais AI-generated content, c'est-à-dire le contenu généré par l'intelligence artificielle.
En d'autres termes, il utilise certains mots pour générer du texte, des images, des vidéos, des animations et même du code.
L'AIGC, également connu sous le nom d'IA générative, est une nouvelle méthode de création de contenu après le contenu généré par les professionnels (PGC) et le contenu généré par les utilisateurs (UGC). Elle peut être utilisée dans les conversations, les histoires, les images, etc. pour créer de nouvelles formes de génération de contenu numérique et d'interaction.
Comme toutes les technologies d'intelligence artificielle, les capacités de l'AIGC sont fournies par des modèles d'apprentissage automatique, qui sont de grands modèles pré-entraînés basés sur de grandes quantités de données, souvent appelés modèles de base. Aujourd'hui, la vitesse d'itération des applications AIGC pilotées par des modèles de base a connu un développement exponentiel. Qu'il s'agisse d'applications de peinture assistée par ordinateur basées sur des modèles de graphe à diffusion stable ou de robots de conversation intelligents basés sur de grands modèles de langage (LLM), les modèles d'apprentissage profond s'améliorent constamment. La promotion de modèles de base pré-entraînés en source ouverte et la possibilité de commercialiser de grands modèles deviennent les principales forces motrices de cette révolution perturbatrice de l'intelligence artificielle.
Le principe de l'AIGC est d'utiliser un programme informatique pour former un modèle permettant de classer les images dans différentes catégories. Le modèle est entraîné sur un ensemble d'images étiquetées manuellement et le programme apprend à identifier les caractéristiques communes aux images de chaque catégorie.
Lorsqu'une nouvelle image est présentée au programme, celui-ci peut la classer dans la catégorie appropriée sur la base des caractéristiques qu'il a appris à identifier.
Le principe AIGC repose sur l'idée que les images peuvent être représentées comme un ensemble de caractéristiques et que les caractéristiques communes aux images d'une catégorie particulière peuvent être utilisées pour identifier ces images. Par exemple, l'image d'un chat peut être représentée par les caractéristiques "fourrure", "moustaches" et "queue".
Un programme formé sur un ensemble de données d'images de chats serait capable d'identifier de nouvelles images de chats sur la base de ces caractéristiques.
Le principe AIGC a été utilisé pour développer une variété d'applications de classification d'images, y compris la reconnaissance faciale, la détection d'objets et l'imagerie médicale.
AIGC, à partir de 2022.
La sortie de GPT3 et de ChatGPT fin 2022 marquera l'avènement d'une nouvelle ère de production de contenu. Le concept d'AIGC se popularisera également en 2023.
Dans le monde entier, un grand nombre d'équipes d'entrepreneurs de l'AIGC et d'individus ont entamé un nouveau cycle d'essor entrepreneurial.
Selon les données de Google, le volume de recherche lié à l'AIGC a fortement augmenté.
Le contenu généré par l'IA est précieux pour de nombreuses raisons. En voici quelques-unes :
Dans l'ensemble, le contenu généré par l'IA peut être un outil précieux pour les entreprises de toutes tailles. Il peut les aider à créer du contenu plus rapidement, avec plus de précision et de manière plus personnelle que jamais.
L'émergence de l'AIGC est due à la percée dans l'ampleur des paramètres des grands modèles de langage (LLM), qui conduit à la capacité "émergente" de l'intelligence artificielle. C'est sur la base de cette capacité "émergente" qu'est née l'activité consistant à utiliser l'intelligence artificielle pour produire du contenu, à savoir l'AIGC.
GPT4 est un grand modèle linguistique d'OpenAI qui a été publié en 2022. Il compte plus de 175 milliards de paramètres et est entraîné sur un ensemble massif de textes, de codes et d'autres données.
Le GPT4 est capable de générer du texte, de traduire des langues, de rédiger différents types de contenus créatifs, de répondre à des questions et d'accomplir des tâches. Il est également capable d'apprendre de nouvelles choses et d'améliorer ses performances au fil du temps.
PaLM 2 (Pathways Language Model 2), un grand modèle de langage de Google AI, a été formé par une équipe d'ingénieurs et de scientifiques. Il succède à BERT, qui a constitué une avancée majeure dans le traitement du langage naturel.
Le PaLM 2 est encore plus grand et plus puissant que le BERT, et il a été démontré qu'il était plus performant que le BERT dans un large éventail de tâches de compréhension du langage. Le PaLM 2 est encore en cours de développement, mais il a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs.
LIama2 est un grand modèle de langage de Meta AI qui est open source. Il a été entraîné sur un vaste ensemble de données textuelles et peut être utilisé pour diverses tâches, telles que la génération de textes, la traduction et la réponse à des questions. LIama2 est encore en cours de développement, mais il est déjà très prometteur. Il s'agit d'un outil puissant qui peut être utilisé pour créer de nouvelles applications passionnantes.
Des modèles de génération d'images et de vidéos sont apparus sur la base de grands modèles linguistiques.
Midjourney est un outil d'IA de génération de texte à partir d'images qui utilise de grands modèles de langage pour créer des images réalistes et de haute qualité à partir d'un texte fourni par l'utilisateur. Il a été entraîné sur un ensemble massif de textes et d'images, et peut générer des images dans une variété de styles, y compris photoréaliste, dessin animé et abstrait. Midjourney est encore en cours de développement, mais il a déjà été utilisé pour créer des images étonnantes.
Stable Diffusion XL assure la diffusion stable d'un produit chimique à travers une membrane cellulaire, en utilisant un gradient chimique.
Stable Diffusion XL est une technologie d'administration chimique qui utilise un gradient de concentration chimique pour conduire l'administration d'un médicament à travers une membrane cellulaire. Cette technologie est conçue pour être plus stable que d'autres technologies d'administration de médicaments basées sur la diffusion, comme la diffusion simple, qui peut être affectée par des facteurs tels que la température et le pH.
Stable Diffusion XL est également conçu pour être plus spécifique que les autres technologies d'administration de médicaments basées sur la diffusion, telles que la diffusion passive, qui peut entraîner l'administration de médicaments à des cellules ou des tissus non désirés.
DALL-E 3 est un grand modèle de langage qui peut générer des images à partir de descriptions textuelles. Il provient de l'OpenAI. Il a été entraîné sur un ensemble massif de textes et d'images et peut apprendre à générer des images de toutes sortes, y compris des personnes, des animaux, des objets et des scènes d'apparence réaliste. DALL-E 3 est encore en cours de développement, mais il pourrait révolutionner la façon dont nous créons et utilisons les images.
Il s'agit de la capacité de base du LLM. Sur la base des capacités d'émergence de textes, les applications de l'AIGC apparaissent principalement dans les aspects suivants :
Sur la base des chatbots, de petites applications très rentables ont vu le jour dans le domaine des réseaux sociaux et des assistants d'intelligence artificielle.
Ces applications sont principalement utilisées pour générer du contenu marketing, rédiger des articles, des documents, des romans, etc.
En ce qui concerne la génération de code, le niveau technique et le niveau d'application sont encore immatures. Bien que plusieurs applications soient bien connues, la plupart des gens restent sceptiques quant à l'efficacité de la génération de code et des itérations durables qui s'ensuivent.
À l'heure actuelle, les applications de l'AIGC dans le domaine de la génération d'images sont principalement orientées dans deux directions : la première consiste à générer des images à partir de texte et la seconde à générer des images à partir d'images.
Les principales orientations de l'activité comprennent les images pour le marketing, les images utilisées pour attirer l'attention sur les plateformes sociales et l'optimisation des photos.
À l'avenir, je pense qu'il y aura des applications très rentables dans d'autres directions. Par exemple, la génération d'animations, etc.
Du texte à l'image est un type d'intelligence artificielle (IA) qui utilise un texte pour générer une image. Le modèle d'IA est entraîné sur un ensemble de données d'images et leurs descriptions textuelles correspondantes. Lorsqu'il reçoit un nouveau texte, le modèle peut générer une image correspondant à la description.
La conversion de texte en image a de nombreuses applications potentielles, notamment :
La traduction d'image à image est un type de tâche de vision par ordinateur qui consiste à prendre une image d'entrée et à générer une nouvelle image à partir de celle-ci. L'objectif de la traduction d'image à image est de créer une image réaliste et visuellement convaincante qui soit sémantiquement liée à l'image d'entrée.
La traduction d'image à image a un large éventail d'applications, notamment :
La traduction d'image à image est une tâche difficile, mais aussi très prometteuse, avec un large éventail d'applications potentielles. Comme la recherche dans ce domaine continue de progresser, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus impressionnantes et utiles de la traduction d'image à image à l'avenir.
La génération de vidéos en est encore à ses balbutiements, et tant la technologie que l'application sont encore très immatures. Mais le marché est extrêmement populaire. Presque toutes les applications qui utilisent l'IA pour générer des vidéos gagnent beaucoup d'argent
Du texte à la vidéo est un processus qui consiste à utiliser un texte pour générer une vidéo. Cette opération peut être réalisée à l'aide de diverses techniques, notamment l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. La conversion de texte en vidéo est souvent utilisée pour créer des contenus éducatifs, des supports marketing ou des divertissements.
Tout d'abord, il peut s'agir d'un moyen plus efficace de créer du contenu que les méthodes de production vidéo traditionnelles. La conversion de texte en vidéo peut être générée rapidement et facilement, sans nécessiter d'équipement coûteux ou de compétences spécialisées. Deuxièmement, la conversion de texte en vidéo peut être plus attrayante que le contenu vidéo traditionnel.
En utilisant une invite textuelle, le créateur peut s'assurer que la vidéo correspond aux intérêts de l'internaute. Troisièmement, la conversion de texte en vidéo peut être plus accessible que le contenu vidéo traditionnel. Les vidéos générées à l'aide d'invites textuelles peuvent être mises à disposition dans différents formats, notamment sous forme de sous-titres et de transcriptions.
Tout d'abord, la qualité de la conversion du texte en vidéo peut varier considérablement. La qualité de la vidéo dépendra de la qualité du texte, de l'algorithme utilisé pour générer la vidéo, ainsi que du matériel et du logiciel utilisés pour créer la vidéo. Deuxièmement, la conversion de texte en vidéo peut être difficile à créer d'une manière qui soit à la fois attrayante et informative.
Le créateur doit soigneusement rédiger le texte pour qu'il soit à la fois intéressant et facile à comprendre. Troisièmement, la création d'une vidéo textuelle peut être coûteuse. Ce coût dépend de la complexité de la vidéo et du matériel et des logiciels utilisés pour la créer.
Malgré ces difficultés, la conversion de texte en vidéo est un outil puissant qui peut être utilisé pour créer un contenu attrayant et informatif. Au fur et à mesure que la technologie se développe, la conversion de texte en vidéo devrait devenir plus accessible et plus abordable, ce qui en fera une option plus viable pour les entreprises comme pour les particuliers.
La conversion de textes et d'images en vidéos consiste à utiliser des textes et des images pour générer des vidéos. À l'heure actuelle, la technologie dans ce domaine est très immature.
Pour les contenus générés par l'IA, le mot-clé "sens" correspond au contexte ou à l'intention que le rédacteur tente de transmettre. Il peut s'agir d'une simple description d'un produit ou d'une explication plus complexe d'un concept scientifique. Le sens du mot-guide est important car il aide le modèle d'IA à générer un contenu pertinent et informatif.
Lorsque vous rédigez un message pour un contenu généré par l'IA, il est important d'être clair et concis. Le message doit être suffisamment précis pour que le modèle comprenne clairement ce que vous essayez de lui communiquer, mais il doit aussi être suffisamment général pour laisser au modèle une certaine liberté de création.
Rédigez une brève description du livre "The Great Gatsby".
Cette invite est claire et concise, et elle fournit au modèle une tâche spécifique à accomplir. Le modèle peut alors utiliser sa connaissance du livre pour générer une description à la fois précise et informative.
Voici un exemple de résultat que le modèle pourrait générer :
"Le Grand Gatsby est un roman de F. Scott Fitzgerald qui raconte l'histoire de Jay Gatsby, un homme riche qui organise des fêtes somptueuses pour tenter de reconquérir l'amour de sa vie, Daisy Buchanan. Le roman explore les thèmes de l'amour, de la perte et du rêve américain."
Ce résultat est à la fois pertinent et informatif, et il capture avec précision l'essence du livre. Le modèle a pu utiliser sa connaissance du livre pour générer une description à la fois précise et informative.
À l'avenir, l'industrie de l'AIGC se composera de deux types de fabricants : les grands modèles et les APP. Chaque grand modèle formera son propre écosystème.
Les fabricants de grands modèles fournissent des modèles de grande taille.
Les fabricants d'APP, qui s'appuient sur de grands modèles, exportent les capacités de l'IA générative dans tous les coins.
À l'heure actuelle, les principaux modèles à source fermée sont les suivants :
GPT et DALL.E d'OpenAI
Voyage à mi-parcours
Les principaux modèles open source sont les suivants :
LIama de Meta
Diffusion stable
En outre, la question de savoir si les grands modèles de Google sont open source n'est pas ouverte à ce stade, et il n'est pas certain qu'elle le soit à l'avenir.
Cette situation est très similaire à celle de l'iOS d'Apple et de l'Android de Google, qui ont établi leurs propres écosystèmes basés respectivement sur des systèmes d'exploitation à code source fermé et à code source ouvert.
Le modèle de l'AIGC sera également le suivant. Chaque fabricant de grands modèles établira sa propre écologie basée sur ses propres grands modèles à source ouverte ou fermée.
L'AIGC va changer le monde !
Générateur d'histoires AI: Ensemble d'outils AIGC pour l'histoire.
