一、aigc和ai的區別

從定義的角度來看，AIGC全英文是Artificial Intelligence Generated Content，指的是人工智能(neng)系統生成(cheng)的內容(rong)，通常是文字、圖像、音頻或視(shi)頻。這類內容(rong)可(ke)以(yi)通過自然(ran)語(yu)言處理，機器學習(xi)和計算(suan)機視(shi)覺等技術生成(cheng)。

對(dui)于界定的(de)(de)理(li)(li)解，如(ru)果大(da)家覺得看AIGC不明(ming)白，可以將其分開來看。前兩個(ge)字母AI，應該是(shi)比較容易理(li)(li)解吧(ba)！就是(shi)我(wo)們常說的(de)(de)，人(ren)工(gong)智能！AIGC是(shi)AI后面加了兩個(ge)字母，那就是(shi)人(ren)工(gong)智能的(de)(de)升級版！這樣就好理(li)(li)解了！

如果(guo)你用再(zai)流行的ChatGPT去(qu)問，AIGC與AI有區別(bie)，它的回答會有四個方面不同(tong)(tong)，分別(bie)是：用途不同(tong)(tong)、技術不同(tong)(tong)、數據不同(tong)(tong)、結果(guo)不同(tong)(tong)。

1、用途不同

AIGC主要用于(yu)生成內容，而傳(chuan)統(tong)AI則更加(jia)注重(zhong)識別、分類和預(yu)測等功能。

2、技術不同

AIGC主要基于深度學習和(he)生成模型，而傳統AI則更加(jia)注重(zhong)規則引擎和(he)決策樹等(deng)算法(fa)。

3、數據不同

AIGC所需的數據通常更(geng)加豐富(fu)，包(bao)括大(da)量文(wen)本、圖像和音頻(pin)數據，而傳(chuan)統(tong)AI則可以(yi)通過更(geng)少的數據進行訓練。

4、結果不同

AIGC可以生成(cheng)大量內容，具有很高的效率(lv)，而傳統AI則更加注重準確性(xing)和可靠性(xing)。

AIGC的(de)主(zhu)要目的(de)是幫(bang)助人們快速生成(cheng)大量內(nei)容(rong)，從而節省(sheng)時間和資(zi)源。簡(jian)單地理解，就是AIGC會生成(cheng)一個內(nei)容(rong)給我們，比如：是一個圖片、一段文字，或是一個音頻與(yu)視頻，而AI是做(zuo)不到的(de)。

就是因為AIGC可以給我一個內容，所以它的(de)誕生，也是AI的(de)升級，并將AI技術(shu)更好地(di)進行(xing)落地(di)。

二、AIGC技術包含哪些技術

AIGC領域(yu)的(de)技術包(bao)含了(le)：生成對抗網絡（GAN）、變微分(fen)自動編碼(ma)器（VAE）、標準化流(liu)模(mo)型(xing)(xing)（NFs）、自回(hui)歸模(mo)型(xing)(xing)（AR）、能量模(mo)型(xing)(xing)和擴散模(mo)型(xing)(xing)（Diffusion Model）。總體趨(qu)勢(shi)來看，大模(mo)型(xing)(xing)、大數據、大算(suan)力是未來的(de)發展方(fang)向。

而AIGC生(sheng)成(cheng)算法主流的(de)有生(sheng)成(cheng)對(dui)抗網(wang)絡GAN和(he)擴散(san)模型Diffusion Model。擴散(san)模型已(yi)經(jing)擁(yong)有了成(cheng)為(wei)下一代圖像生(sheng)成(cheng)模型的(de)代表的(de)潛力，它具有更高(gao)的(de)精度、可(ke)擴展性和(he)并行性，無論是質量還是效率均有所(suo)提升(sheng)，其(qi)快(kuai)速(su)發(fa)展成(cheng)為(wei)AIGC增長的(de)拐點性因(yin)素。

1、對抗式生成網絡GAN

GAN，是一(yi)(yi)種(zhong)深度神經(jing)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)架(jia)構，由(you)一(yi)(yi)個生(sheng)成網(wang)(wang)(wang)絡(luo)和一(yi)(yi)個判(pan)別(bie)(bie)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)組成。生(sheng)成網(wang)(wang)(wang)絡(luo)產(chan)生(sheng)“假”數據，并試圖(tu)欺騙判(pan)別(bie)(bie)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)；判(pan)別(bie)(bie)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)對生(sheng)成數據進行(xing)真(zhen)偽鑒別(bie)(bie)，試圖(tu)正(zheng)確識(shi)別(bie)(bie)所有“假”數據。在訓練(lian)(lian)迭代(dai)的過(guo)程中，兩個網(wang)(wang)(wang)絡(luo)持續地進化和對抗，直到達到平衡狀態，判(pan)別(bie)(bie)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)無法再識(shi)別(bie)(bie)“假”數據，訓練(lian)(lian)結束(shu)。

GAN是很多AIGC的(de)基礎(chu)框(kuang)架，但是GAN有(you)三(san)個不足：一(yi)是對輸出結果(guo)的(de)控(kong)制力較(jiao)弱，容易產(chan)生(sheng)隨機(ji)圖像(xiang)(xiang)；二是生(sheng)成的(de)圖像(xiang)(xiang)分別(bie)(bie)(bie)率較(jiao)低(di)；三(san)是由于GAN需要用判(pan)別(bie)(bie)(bie)器(qi)來判(pan)斷生(sheng)產(chan)的(de)圖像(xiang)(xiang)是否(fou)與其他圖像(xiang)(xiang)屬于同一(yi)類別(bie)(bie)(bie)，這就(jiu)導致生(sheng)成的(de)圖像(xiang)(xiang)是對現有(you)作品(pin)的(de)模仿(fang)，而非(fei)創新。

2、擴散模型Diffusion Model

擴(kuo)散(san)模型的(de)工作原(yuan)理是通過連續添加高斯噪聲(sheng)來破壞訓練(lian)數據，然后通過反轉這個(ge)噪聲(sheng)過程(cheng)來學習(xi)恢復數據。訓練(lian)后，我們(men)可以通過簡單地將隨機采樣的(de)噪聲(sheng)傳遞給學習(xi)的(de)去噪過程(cheng)來生成數據。

簡(jian)言之(zhi)，在(zai)AI訓練(lian)階段，我(wo)們將(jiang)數據集(ji)中上(shang)億組圖文對進行訓練(lian)，提(ti)取特(te)征(zheng)值；生產過程中，通(tong)過添加文字(zi)描述(shu)，引(yin)入不同的特(te)征(zheng)值進行去(qu)噪，從而生產一副(fu)AI理解下的內(nei)容(rong)作品。例如，在(zai)當我(wo)們在(zai)腦海中想象一個畫(hua)面的時候，比(bi)如：一只(zhi)柯基(ji)通(tong)過一個小號玩火焰。我(wo)們的思維模式(shi)也是先有一只(zhi)柯基(ji)，再(zai)去(qu)想象小號和火焰，最后將(jiang)這些(xie)元素疊加在(zai)柯基(ji)身上(shang)。

Diffusion模(mo)型(xing)有(you)兩個特(te)點(dian)：一方面(mian)，給圖(tu)像(xiang)增(zeng)加高(gao)(gao)斯噪聲，通過破壞訓練數(shu)據來學(xue)習，然后找出如何逆轉這種(zhong)噪聲過程以(yi)恢復原始圖(tu)像(xiang)。經(jing)過訓練，該(gai)模(mo)型(xing)可以(yi)從(cong)隨機輸入(ru)中(zhong)合成新的(de)數(shu)據。另一方面(mian)，Stable Diffusion把(ba)模(mo)型(xing)的(de)計(ji)算(suan)空(kong)間(jian)從(cong)像(xiang)素空(kong)間(jian)經(jing)過數(shu)學(xue)變換，降維到一個可能性空(kong)間(jian)（Latent Space）的(de)低維空(kong)間(jian)里(li)，這一轉化大幅降低了(le)(le)計(ji)算(suan)量和(he)計(ji)算(suan)時間(jian)，使得模(mo)型(xing)訓練效率大大提高(gao)(gao)。這算(suan)法(fa)模(mo)式的(de)創新直接推動了(le)(le)AIGC技術的(de)突破性進展。