究極のAIGCガイド
AIGC：人工知能が生成するコンテンツ
AIGC：人工知能が生成するコンテンツ
AIGCとは、英語のAI-generated contentの略で、人工知能が生成したコンテンツのことである。
簡単に言えば、いくつかのプロンプトの単語を使って、テキストコンテンツ、写真、ビデオ、アニメーション、さらにはコードを生成する。
AIGCはジェネレーティブAIとも呼ばれ、プロフェッショナル・ジェネレイテッド・コンテンツ（PGC）、ユーザー・ジェネレイテッド・コンテンツ（UGC）に続く新しいコンテンツ制作手法である。会話、ストーリー、画像などに利用できる。会話、ストーリー、画像、映像、音楽制作などに利用することができ、新しい形のデジタルコンテンツ生成とインタラクションを生み出すことができる。
他の人工知能技術と同様に、AIGCの機能は機械学習モデルによって提供される。機械学習モデルは、大量のデータに基づいて事前に訓練された大規模なモデルであり、しばしば基礎モデルと呼ばれる。今日、基礎モデルによって駆動されるAIGCアプリケーションの反復速度は指数関数的な発展を見せている。安定拡散グラフモデルによって駆動されるAI絵画アプリケーションから、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるインテリジェントなチャットロボットに至るまで、深層学習モデルは常に改善されている。オープンソースの事前学習済み基本モデルの推進と大規模モデルの商用化の可能性は、この人工知能における破壊的な革命の主な原動力となっている。
AIGCの原理は、画像を異なるカテゴリーに分類するモデルを訓練するために、コンピュータ・プログラムを使用することである。モデルは手動でラベル付けされた画像のデータセットで学習され、プログラムは各カテゴリの画像に共通する特徴を識別するように学習する。
新しい画像がプログラムに提示されると、プログラムは識別するために学習した特徴に基づいて、画像を適切なカテゴリーに分類することができる。
AIGCの原則は、画像は特徴の集合として表すことができ、特定のカテゴリーに属する画像に共通する特徴は、それらの画像を識別するために使用できるという考えに基づいている。例えば、猫の画像は、"毛"、"ひげ"、"しっぽ "という特徴で表される。
猫の画像のデータセットで訓練されたプログラムは、これらの特徴に基づいて新しい猫の画像を識別することができるだろう。
AIGCの原理は、顔認識、物体検出、医療用画像処理など、さまざまな画像分類アプリケーションの開発に利用されてきた。
2022年からAIGC
2022年末にはGPT3とChatGPTがリリースされ、コンテンツ制作の新時代が到来する。2023年にはAIGCのコンセプトも普及する。
世界中で、多くのAIGC起業家チームや個人が、新たな起業ブームを巻き起こしている。
グーグルのデータによると、AIGC関連の検索ボリュームが急増している。
AIが生成したコンテンツに価値がある理由はたくさんある。いくつか紹介しよう：
全体として、AIが生成するコンテンツは、あらゆる規模の企業にとって価値あるツールとなり得る。これまで以上に速く、正確に、そして個人的にコンテンツを作成することができる。
AIGCの登場は、大規模言語モデル（LLM）のパラメータの大きさが飛躍的に向上し、人工知能の能力が「創発」したことによる。この "創発的 "な能力に基づいて、人工知能を使ってコンテンツを制作するビジネスが生まれたのがAIGCである。
GPT4は、2022年にリリースされたOpenAIの大規模言語モデルだ。1750億以上のパラメータを持ち、テキストやコードなどの膨大なデータセットで学習される。
GPT4は、テキストを生成し、言語を翻訳し、さまざまな種類の創造的なコンテンツを書き、質問に答え、タスクを完了することができます。また、時間をかけて新しいことを学習し、パフォーマンスを向上させることもできる。
PaLM 2（Pathways Language Model 2）は、Google AIが提供する大規模な言語モデルで、エンジニアと科学者のチームによってトレーニングされた。自然言語処理において大きなブレークスルーとなったBERTの後継モデルである。
PaLM 2はBERTよりもさらに大きく強力で、幅広い言語理解タスクにおいてBERTを上回ることが示されている。PaLM 2はまだ開発中だが、われわれがコンピュータとやりとりする方法に革命を起こす可能性を秘めている。
LIama2はMeta AIの大規模言語モデルで、オープンソースである。膨大なテキストデータセットで学習され、テキスト生成、翻訳、質問応答など様々なタスクに利用できる。LIama2はまだ開発中だが、すでに大きな可能性を示している。新しくエキサイティングなアプリケーションを作成するために使用できる強力なツールである。
大規模な言語モデルをベースに、画像生成モデルや動画生成モデルが登場した。
Midjourneyは、大規模な言語モデルを使用して、ユーザーが提供したテキストプロンプトからリアルで高品質な画像を作成するAIテキスト画像生成ツールです。膨大なテキストと画像のデータセットで学習され、写実的、漫画的、抽象的など、さまざまなスタイルの画像を生成できる。Midjourneyはまだ開発中だが、すでに素晴らしい画像の作成に使われている。
Stable Diffusion XLは、化学的勾配を利用して、細胞膜を横切る化学物質の安定した拡散を提供します。
Stable Diffusion XLは、化学物質の濃度勾配を利用して細胞膜を通過する薬物の送達を促進するケミカル・デリバリー技術である。この技術は、温度やpHなどの影響を受けやすい単純拡散などの他の拡散ベースの薬物送達技術よりも安定するように設計されている。
Stable Diffusion XLはまた、意図しない細胞や組織に薬剤が送達される可能性のある受動拡散のような他の拡散ベースの薬物送達技術よりも、より特異的であるように設計されている。
DALL-E 3は、テキスト記述から画像を生成できる大規模な言語モデルです。OpenAIから提供されている。テキストと画像の膨大なデータセットで学習され、リアルな人物、動物、物体、シーンなど、あらゆる種類の画像を生成することができる。DALL-E 3はまだ開発中だが、我々が画像を作成し使用する方法に革命を起こす可能性を秘めている。
これはLLMの基本的な能力である。テキストの出現能力に基づいて、AIGCの応用は主に以下のような局面で現れる：
チャットボットをベースに、ソーシャルネットワーキングやAIアシスタントの分野で非常に収益性の高い小規模なアプリケーションがいくつか登場している。
これらのアプリケーションは、主にマーケティング・コンテンツの作成、記事、論文、小説などの執筆に使用される。
コード生成に関しては、技術レベルもアプリケーションレベルもまだ未成熟である。いくつかのアプリケーションはよく知られているが、ほとんどの人はコード生成の有効性とその後の持続可能な反復について懐疑的なままである。
現在、AIGCの画像生成方向への応用は、主にテキストから画像を生成する方向と、画像から画像を生成する方向の2つがある。
主な業務内容は、マーケティング用の画像、ソーシャルプラットフォームで注目を集めるための画像、写真の最適化など。
将来的には、より多くの方向で非常に有益なアプリケーションが登場すると思います。例えば、アニメーションの生成などです。
テキストから画像へ は、テキストプロンプトを使って画像を生成する人工知能（AI）の一種である。AIモデルは、画像とそれに対応するテキスト説明のデータセットで学習される。新しいテキストプロンプトが与えられると、モデルは説明文に一致する画像を生成することができる。
テキストを画像に変換するには、次のようなさまざまな用途が考えられます：
画像間の変換は、入力画像を取り込み、それに基づいて新しい画像を生成するコンピュータビジョンのタスクの一種です。画像間の変換の目的は、入力画像と意味的に関連した、現実的で視覚的に説得力のある画像を作成することです。
画像から画像への翻訳は、次のような幅広い用途がある：
画像から画像への翻訳は困難なタスクであるが、幅広い応用の可能性を秘めた非常に有望なタスクでもある。この分野の研究が進むにつれて、将来、画像間の翻訳がさらに印象的で有用なアプリケーションになることが期待できる。
ビデオ生成はまだ始まったばかりで、技術もアプリケーションも未熟だ。しかし、市場は非常に人気がある。AIを使って動画を生成するアプリケーションはほとんどすべて、大金を稼いでいる
テキストからビデオへ は、テキストプロンプトを使ってビデオを生成するプロセスである。これは、機械学習や人工知能を含む様々な技術を用いて行うことができる。テキストから動画への変換は、教育コンテンツ、マーケティング資料、またはエンターテインメントの作成によく使用されます。
第一に、従来のビデオ制作方法よりも効率的にコンテンツを作成できる。テキストからビデオへの変換は、高価な機材や専門的なスキルを必要とせず、素早く簡単に作成することができます。第二に、テキストからビデオへの変換は、従来のビデオコンテンツよりも魅力的です。
テキストプロンプトを使用することで、クリエイターは視聴者の興味に関連した動画を確実に作成することができる。第三に、テキストから動画への変換は、従来の動画コンテンツよりもアクセスしやすくなる。テキストプロンプトを使用して生成された動画は、クローズドキャプションやトランスクリプトなど、さまざまな形式で利用できる。
第一に、テキストからビデオへの変換の質は大きく異なる可能性がある。ビデオの品質は、テキストプロンプトの品質、ビデオを生成するために使用されるアルゴリズム、ビデオを作成するために使用されるハードウェアとソフトウェアに依存します。第二に、テキストからビデオへの変換は、魅力的で有益な方法で作成するのが難しい場合がある。
作成者は、テキストプロンプトが興味深く、かつ理解しやすいように注意深く作る必要がある。第三に、テキストからビデオへの変換にはコストがかかる。テキスト・トゥ・ビデオの作成コストは、ビデオの複雑さや、ビデオ作成に使用するハードウェアやソフトウェアによって異なります。
課題はあるものの、テキストから動画への変換は、魅力的で有益なコンテンツを作成するための強力なツールである。技術が発展し続けるにつれて、テキストから動画への変換は、より身近で手頃なものになり、企業にとっても個人にとっても、より現実的な選択肢となる可能性が高い。
Text and Image to Videoは、テキストプロンプトと画像を使用してビデオを生成するものである。現在、この分野の技術は非常に未熟である。
AIが生成するコンテンツの場合、プロンプトの単語の意味は、書き手が伝えようとしている文脈や意図である。これは、製品の単純な説明から、科学的概念のより複雑な説明まで、何でもあり得る。プロンプトの単語の意味は、AIモデルが適切で有益なコンテンツを生成するのに役立つため、重要である。
AIが生成するコンテンツのプロンプトを書くときは、明確かつ簡潔であることが重要です。プロンプトは、あなたが伝えようとしていることをモデルが明確に理解できるよう、十分に具体的であるべきですが、モデルがある程度自由に創造できるよう、十分に一般的であるべきです。
"『華麗なるギャツビー』についての簡単な説明を書きなさい"
このプロンプトは明確で簡潔であり、モデルに具体的なタスクを与える。そうすれば、モデルは本に関する知識を使って、正確で情報量の多い説明を作成することができる。
以下は、モデルが生成する可能性のある出力の例である：
グレート・ギャツビー』はF・スコット・フィッツジェラルドによる小説で、最愛の人デイジー・ブキャナンを取り戻そうと豪華なパーティーを開く大富豪ジェイ・ギャツビーの物語である。この小説は、愛、喪失、アメリカン・ドリームというテーマを探求している。"
この出力は関連性があり、かつ有益で、本の本質を正確に捉えている。このモデルは、本に関する知識を利用して、正確で有益な説明を生成することができた。
将来、AIGC業界は、大型モデルとAPPという2種類のメーカーを形成するだろう。各大型モデルは独自のエコシステムを形成するだろう。
大手模型メーカーが大型模型を提供。
大規模なモデルに基づくAPPメーカーは、ジェネレーティブAIの能力を隅々まで輸出する。
現在、主なクローズドソースモデルは以下の通り：
オープンエイのGPTとDALL.E
旅の途中
主なオープンソースモデルは以下の通り：
メタのリアマ
安定した拡散
また、グーグルの大型モデルがオープンソースかどうかは、現段階ではオープンソースではなく、将来的にオープンソースになるかどうかも不明である。
この状況は、アップルのiOSとグーグルのアンドロイドが、それぞれクローズドソースとオープンソースのオペレーティングシステムをベースに独自のエコシステムを確立しているのとよく似ている。
AIGCのパターンもこうなるだろう。各大型モデルメーカーは、独自のオープンソースまたはクローズドソースの大型モデルをベースに、独自のエコロジーを確立していくだろう。
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