Полное руководство AIGC
AIGC: контент, созданный искусственным интеллектом
AIGC: контент, созданный искусственным интеллектом
AIGC - это аббревиатура от английского AI-generated content, то есть контент, созданный искусственным интеллектом.
Проще говоря, он использует некоторые слова для создания текстового контента, картинок, видео, анимации и даже кода.
AIGC, также известный как генеративный искусственный интеллект, - это новый метод создания контента после профессионального (PGC) и пользовательского (UGC) контента. Он может быть использован в разговорах, историях, изображениях и т. д. видео, музыке и т. д., чтобы создать новые формы создания цифрового контента и взаимодействия.
Как и все технологии искусственного интеллекта, возможности AIGC обеспечиваются моделями машинного обучения, которые представляют собой большие модели, предварительно обученные на основе большого количества данных, часто называемые базовыми моделями. Сегодня скорость итераций приложений AIGC, основанных на базовых моделях, демонстрирует экспоненциальное развитие. Модели глубокого обучения постоянно совершенствуются: от приложений для рисования ИИ на основе моделей графов со стабильной диффузией до интеллектуальных чат-роботов на основе больших языковых моделей (LLM). Продвижение предварительно обученных базовых моделей с открытым исходным кодом и возможность коммерциализации больших моделей становятся основными движущими силами этой разрушительной революции в искусственном интеллекте.
Принцип AIGC заключается в использовании компьютерной программы для обучения модели классификации изображений по различным категориям. Модель обучается на наборе данных изображений, которые были помечены вручную, и программа учится определять признаки, общие для изображений в каждой категории.
Когда программе представляется новое изображение, она может отнести его к соответствующей категории на основе признаков, которые она научилась определять.
Принцип AIGC основан на идее, что изображения могут быть представлены как набор признаков, и что признаки, общие для изображений определенной категории, могут быть использованы для идентификации этих изображений. Например, изображение кошки может быть представлено такими признаками, как "шерсть", "усы" и "хвост".
Программа, обученная на наборе изображений кошек, сможет идентифицировать новые изображения кошек на основе этих признаков.
Принцип AIGC был использован для разработки различных приложений классификации изображений, включая распознавание лиц, обнаружение объектов и медицинскую визуализацию.
AIGC, начиная с 2022 года.
Выход GPT3 и ChatGPT в конце 2022 года ознаменует наступление новой эры производства контента. Концепция AIGC также станет популярной в 2023 году.
Во всем мире множество предпринимательских команд и отдельных людей, входящих в AIGC, начали новый виток предпринимательского бума.
По данным Google, объем поиска, связанного с AIGC, резко возрос.
Существует множество причин, по которым контент, созданный искусственным интеллектом, является ценным. Вот несколько из них:
В целом, контент, генерируемый искусственным интеллектом, может стать ценным инструментом для компаний любого размера. Он поможет им создавать контент быстрее, точнее и более индивидуально, чем когда-либо прежде.
Появление AIGC связано с прорывом в величине параметров больших языковых моделей (LLM), что привело к появлению "эмерджентных" способностей искусственного интеллекта. На основе этой "эмерджентной" способности родился бизнес по использованию искусственного интеллекта для производства контента, которым и является AIGC.
GPT4 - это большая языковая модель от OpenAI, которая была выпущена в 2022 году. Она имеет более 175 миллиардов параметров и обучена на огромном наборе текстовых, кодовых и других данных.
GPT4 способен генерировать текст, переводить языки, писать различные виды творческого контента, отвечать на вопросы и выполнять задания. Кроме того, он способен учиться новому и улучшать свою производительность с течением времени.
PaLM 2 (Pathways Language Model 2), большая языковая модель от Google AI, была обучена командой инженеров и ученых. Она является преемницей модели BERT, которая стала большим прорывом в области обработки естественного языка.
PaLM 2 еще больше и мощнее, чем BERT, и, как было показано, превосходит BERT в широком спектре задач на понимание языка. PaLM 2 все еще находится в стадии разработки, но он способен совершить революцию в области взаимодействия с компьютерами.
LIama2 - это большая языковая модель от Meta AI с открытым исходным кодом. Она была обучена на огромном наборе текстовых данных и может использоваться для решения различных задач, таких как генерация текстов, перевод и ответы на вопросы. LIama2 все еще находится в стадии разработки, но уже демонстрирует большие перспективы. Это мощный инструмент, который можно использовать для создания новых и интересных приложений.
На основе больших языковых моделей появились модели генерации изображений и модели генерации видео.
Midjourney - это инструмент искусственного интеллекта для преобразования текста в изображения, который использует большие языковые модели для создания реалистичных высококачественных изображений на основе текстовой подсказки, предоставленной пользователем. Он был обучен на огромном наборе данных текстов и изображений и может генерировать изображения в различных стилях, включая фотореалистичный, мультяшный и абстрактный. Midjourney все еще находится в стадии разработки, но уже используется для создания удивительных изображений.
Stable Diffusion XL обеспечивает стабильную диффузию химического вещества через клеточную мембрану с использованием химического градиента.
Stable Diffusion XL - это технология доставки химических веществ, которая использует градиент концентрации химических веществ для доставки лекарства через клеточную мембрану. Эта технология разработана для обеспечения большей стабильности по сравнению с другими технологиями доставки лекарств, основанными на диффузии, такими как простая диффузия, на которую могут влиять такие факторы, как температура и pH.
Stable Diffusion XL также разработан для того, чтобы быть более специфичным, чем другие технологии доставки лекарств на основе диффузии, такие как пассивная диффузия, которая может привести к доставке лекарств в непредусмотренные клетки или ткани.
DALL-E 3 - это большая языковая модель, которая может генерировать изображения из текстовых описаний. Она разработана компанией OpenAI. Она была обучена на огромном наборе данных текстов и изображений и может научиться генерировать изображения любого типа, включая реалистично выглядящих людей, животных, объекты и сцены. DALL-E 3 все еще находится в стадии разработки, но он способен произвести революцию в создании и использовании изображений.
Это базовая способность LLM. Основываясь на возможностях появления текста, приложения AIGC в основном проявляются в следующих аспектах:
На основе чатботов было создано несколько очень прибыльных небольших приложений в социальных сетях и AI-ассистентов.
Эти приложения в основном используются для создания маркетингового контента, написания статей, докладов, романов и т. д.
Что касается генерации кода, то как на техническом уровне, так и на уровне приложений она все еще остается незрелой. Хотя несколько приложений уже известны, большинство людей по-прежнему скептически относятся к эффективности генерации кода и последующих устойчивых итераций.
В настоящее время приложения AIGC в области генерации изображений в основном работают в двух направлениях, одно из которых - генерация изображений из текста, а другое - генерация изображений из изображений.
Основные направления бизнеса - изображения для маркетинга, изображения, используемые для привлечения внимания на социальных платформах, и оптимизация фотографий.
В будущем, я думаю, появятся очень выгодные приложения в других направлениях. Например, генерация анимации и т. д.
Текст в изображение это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует текстовую подсказку для создания изображения. Модель ИИ обучается на наборе данных изображений и соответствующих им текстовых описаний. При получении новой текстовой подсказки модель может сгенерировать изображение, соответствующее описанию.
Функция преобразования текста в изображение имеет множество потенциальных применений, включая:
Перевод изображения в изображение - это тип задачи компьютерного зрения, которая заключается в получении входного изображения и создании на его основе нового. Цель перевода изображения в изображение - создать реалистичное и визуально убедительное изображение, семантически связанное с входным изображением.
Перевод с изображения на изображение имеет широкий спектр применения, включая:
Перевод с изображения на изображение - сложная задача, но в то же время очень перспективная и имеющая широкий спектр потенциальных применений. По мере развития исследований в этой области можно ожидать, что в будущем мы увидим еще больше впечатляющих и полезных приложений для перевода изображений с одного языка на другой.
Видеогенерация все еще находится в зачаточном состоянии, и как технология, так и ее применение еще очень незрелы. Но рынок чрезвычайно популярен. Почти все приложения, использующие искусственный интеллект для генерации видео, зарабатывают огромные деньги.
Текст в видео это процесс использования текстовой подсказки для создания видеоролика. Для этого могут использоваться различные технологии, включая машинное обучение и искусственный интеллект. Передача текста в видео часто используется для создания образовательного контента, маркетинговых материалов или развлечений.
Во-первых, это более эффективный способ создания контента, чем традиционные методы производства видео. Текст в видео можно создавать быстро и легко, без использования дорогостоящего оборудования или специальных навыков. Во-вторых, текст в видео может быть более увлекательным, чем традиционный видеоконтент.
Используя текстовые подсказки, создатель может убедиться, что видео соответствует интересам зрителя. В-третьих, видео с текстом может быть более доступным, чем традиционный видеоконтент. Видео, созданные с использованием текстовых подсказок, могут быть доступны в различных форматах, включая закрытые субтитры и транскрипты.
Во-первых, качество преобразования текста в видео может значительно отличаться. Качество видео будет зависеть от качества текстовой подсказки, алгоритма, используемого для создания видео, а также от аппаратного и программного обеспечения, используемого для создания видео. Во-вторых, видео с текстом может быть сложно создать таким образом, чтобы оно было одновременно увлекательным и информативным.
Создатель должен тщательно продумать текстовую подсказку, чтобы она была одновременно интересной и легкой для восприятия. В-третьих, создание видео с текстом может быть дорогостоящим. Стоимость создания видео с текстом зависит от сложности видео, а также от аппаратного и программного обеспечения, используемого для создания видео.
Несмотря на трудности, преобразование текста в видео - это мощный инструмент, который можно использовать для создания увлекательного и информативного контента. По мере развития технологии текст в видео, вероятно, будет становиться все более доступным и недорогим, что сделает его более жизнеспособным вариантом как для компаний, так и для частных лиц.
Text and Image to Video - это использование текстовых подсказок и изображений для создания видео. В настоящее время технология в этой области очень незрелая.
Для контента, генерируемого ИИ, подсказка - это контекст или смысл, который пытается передать автор. Это может быть что угодно - от простого описания продукта до более сложного объяснения научной концепции. Значение слова подсказки очень важно, поскольку оно помогает модели ИИ генерировать релевантный и информативный контент.
При написании запроса для контента, генерируемого ИИ, важно быть четким и лаконичным. Подсказка должна быть достаточно конкретной, чтобы модель четко понимала, что вы хотите донести до нее, но в то же время достаточно общей, чтобы дать ей свободу творчества.
"Напишите краткое описание книги "Великий Гэтсби"".
Эта подсказка ясна и лаконична, она ставит перед моделью конкретную задачу. Затем модель может использовать свои знания о книге, чтобы создать точное и информативное описание.
Вот пример выходных данных, которые может генерировать модель:
"Великий Гэтсби" - роман Ф. Скотта Фицджеральда, повествующий о Джее Гэтсби, богатом человеке, который устраивает пышные вечеринки в попытке вернуть любовь всей своей жизни, Дейзи Бьюкенен. Роман затрагивает темы любви, потери и американской мечты".
Этот результат является одновременно релевантным и информативным и точно отражает суть книги. Модель смогла использовать свои знания о книге для создания точного и информативного описания.
В будущем индустрия AIGC сформирует два типа производителей: крупные модели и APP. Каждая крупная модель сформирует свою собственную экосистему.
Производители больших моделей предоставляют большие модели.
Производители APP, основанные на больших моделях, экспортируют возможности генеративного ИИ на каждый уголок.
В настоящее время основными моделями с закрытым исходным кодом являются:
OpenAI's GPT и DALL.E
Середина путешествия
Основными моделями с открытым исходным кодом являются:
Льяма Мета
Стабильная диффузия
Кроме того, вопрос о том, являются ли крупные модели Google открытыми, не является открытым на данном этапе, и неизвестно, будут ли они открытыми в будущем.
Эта ситуация очень похожа на iOS от Apple и Android от Google, которые создали свои собственные экосистемы на основе операционных систем с закрытым и открытым исходным кодом соответственно.
Модель AIGC также будет выглядеть следующим образом. Каждый производитель больших моделей создаст свою собственную экологию, основанную на собственных больших моделях с открытым или закрытым исходным кодом.
AIGC изменит мир!
AI Story Generator: Все в одном наборе инструментов AIGC для работы с историей.
