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aigc的当前生态

回答

AIGC 的当前生态主要包括以下方面:

  1. 概述:GenAI(生成式 AI)能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术,能赋能诸多领域,但存在合规风险,我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。
  2. 分类:AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型,如 GPT-4 和 GeminiUltra;图像生成依赖多种技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2;音视频生成利用多种模型,代表项目有 Sora 和 WaveNet。
  3. 应用领域:AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域,在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用,例如用文本生成平面图像,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 Dall-E 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。
  4. 产品原型设计工具:目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计,其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.4本章小结GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

生成式AI在游戏领域的机会(市场假设+预测)

下图为整体的市场生态情况,描述了A16Z在各个类别中发现的创业公司,在这些具体的项目中,我们看发现了生成式人工智能(AIGC)对游戏的影响,本篇会对每个类别中最有特点的公司和机会进行介绍。用文本生成平面图像(2D Images)从文本提示中生成2D图像,已生成式人工智能最为广泛的应用领域之一。诸如Midjourney、Stable Diffusion和Dall-E 2这样的工具,直接可以将文本描述生成高质量的二维图像,并且它们用在了游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段。(注释:这里解释一下Midjourney也是比较容易用的AI图像生成器,更容易上手,图像生成速度很快,1分钟内可以出4张图)概念艺术(Concept Art)

问:有产品原型设计的AIGC工具吗

目前有一些基于人工智能生成内容的工具(AIGC)可以用于产品原型设计,这些工具可以帮助设计师和产品经理快速创建和迭代产品设计的原型。以下是一些流行的AIGC工具,它们可以用于产品原型设计:1.UIzard:UIzard是一个利用AI技术生成用户界面的工具,它可以根据设计师提供的信息快速生成UI设计2.Figma:Figma是一个基于云的设计工具,它提供了自动布局和组件库,可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma的社区也开发了一些AI插件,用于增强设计流程。3.Sketch:Sketch是另一款流行的矢量图形设计工具,它提供了插件系统,其中一些插件利用AI技术来辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。这些工具中的AI功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等,以减少设计师的重复劳动,并提高设计效率。随着AI技术的不断发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的AIGC工具出现。

其他人在问
适合游戏设计的aigc平台
以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例: 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台:北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中,学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中,Demo 的原则为 AIGC 的最大化,玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容,包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论:“质朴发言:吐血整理:AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新|Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。
2024-12-18
通往AIGC之路
以下是为您整合的关于“通往 AGI 之路”的相关内容: “通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。 通用人工智能(AGI),也叫强人工智能,通常这玩意出现时也就是奇点科技大爆炸的那一刻,科技推动文明呈指数级增长。也许在 5 年后,也许在 2035 年,也许在 2050 年。通往通用人工智能的路也许还长,但它已如海那边吹过来的风,还没有看到大海,就已闻到潮湿腥咸的味道。 在 OPEN AI 发布 gpt3.5 引爆 AIGC 潮流不久,“通往 AGI 之路”由几个对 AIGC 感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌 VI,设计师三思用 Midjourney 生成了小鹿吉祥物三视图。彭青云在看到相关内容后,希望为其做小鹿 IP 的延展,并获得了相关权限。
2024-12-16
问我一个关于AIGC的问题。
以下是一些关于 AIGC 的问题供您参考: 1. AIGC 在内容创作领域的优势和局限性分别是什么? 2. AIGC 如何影响传统的内容创作行业? 3. 目前 AIGC 在图像生成方面有哪些最新的技术突破? 4. 如何评估 AIGC 生成内容的质量和准确性? 5. AIGC 在视频生成领域的应用前景如何? 6. 与 UGC 和 PGC 相比,AIGC 在内容多样性方面表现如何? 7. 哪些行业最有可能率先广泛应用 AIGC 技术? 8. Gen AI/Generative AI 与 AIGC 在技术实现上有哪些关键差异? 9. ChatGPT 作为一种服务,与其他类似的聊天应用有何不同? 10. 未来 AIGC 工具在产品原型设计方面可能会有哪些创新?
2024-12-14
怎样学习AIGC
以下是关于学习 AIGC 的相关内容: AIGC 相关概念: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,简称 LLMs。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。 最近感悟: 半个月没更新文章,对 AIGC 做了更系统、深入的学习和调研。 参加了 3 场 AI 线下活动,在 AI 社群中浪迹一个多月,感到兴奋和热血,认为 AIGC 在 2024 年的发展类似 2014 年移动互联网时代大量新兴 APP 的涌现。 感悟包括:AI 领域新名词、新概念等丰富多彩;AI 知识付费领域“鱼龙混杂”;AI 发展迅速,学习 AI 知识很重要。 AIGC 学习三步法: 具体内容未给出,如需了解,请补充更多信息。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图片。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址未给出。
2024-12-14
AIGC产品经理学习路径
以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径: 1. 技术方面:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景,熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验:拥有产品开发与管理经验,尤其是在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景:广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升:处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习:可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-12-12
可以联网搜索的AIGC工具
以下是一些可以联网搜索的 AIGC 工具: 1. Perplexity.ai: 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。能解决很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情,如联网查询、旅行、住宿、商品推荐等。 能给出信息来源网址。 根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,该能力支持每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 注意不要在开着浏览器翻译能力的同时使用,可能会报错。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址: 2. WebChatGPT Chrome 插件: 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 可帮助 Chat GPT 搜索 21 年之后的信息,该项目获得了 100w+次下载量。 但使用该插件时,Chat GPT 的回复效果会不太稳定,比如中文提问但搜索结果是英文网站,Chat GPT 可能会给出英文回复。 下载地址: 此外,在学术研究和写作过程中,以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具: 1. Turnitin: 功能:是广泛使用的学术剽窃检测工具,最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复的内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进的算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2024-12-12
大模型生态
以下是关于大模型生态的相关信息: Qwen 系列开源模型表现出色,是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。其在相关榜单中多次上榜,得分不断提高,累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于其开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 AI 大模型是全球数字技术体系的竞争,包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等。基础大模型决定产业智能化的天花板等,开源生态在竞争中至关重要。 在 100 基础训练大模型中,Lora 生图环节有诸多设置,如模型强度调节、添加 lora 文件、输入正向提示词、选择生成图片数量和尺寸、调整采样器和调度器等。设置完成后点击开始生成,若对生成结果满意可复制随机种子用于下次近似生成,也可进行高清修复和放大。今日作业要求按照比赛要求收集主题素材并训练提交 lora 模型与案例图像。 奇绩创坛潜空间分享会中,杨植麟提到大模型公司倾向面向生产力场景,目前业界卡在数据方面,应用公司在非生产力场景投入产出比更高,大模型开发者生态差是因为不具备高替换成本和规模效应等条件,做事应遵循寻找梯度最大方向并优化的原则。
2024-12-11
AI生态图
AI 生态图主要包括以下内容: 关于 AI 产业的产业链结构,大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 基础设施层布局投入确定性强,但资金投入巨大,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 技术层处于技术爆炸时刻,迭代速度快,小规模团队需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是广阔蓝海,当前从业者增加但成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少,普通个体和小团队推荐重点布局,有超级机会和巨大发展空间。 对于 AI 产业上中下游重点关注的企业(或产品),作者做了大量信息收集和汇总工作并绘制了相关图谱,但未避免广告嫌疑不展开详细说明,推荐搜索不了解的公司/平台(或产品)了解。 在游戏领域,生成式 AI 有影响,如从文本提示生成 2D 图像的工具 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等,已应用于游戏开发和制作的多个阶段,Midjourney 容易上手且图像生成速度快。
2024-11-28
AI生态图
AI 生态图主要包括以下内容: 1. AI 产业的产业链结构大致分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 基础设施层布局投入确定性强,但资金投入大,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 技术层处于技术爆炸期,迭代速度快,小规模团队需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是广阔蓝海,当前从业者增加但成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少,普通个体和小团队推荐重点布局,有超级机会和巨大发展空间。 2. 关于 AI 产业上中下游重点关注的企业(或产品),作者做了大量信息收集和汇总工作并绘制了图,但未避免广告嫌疑不展开详细说明,建议搜索不了解的公司/平台(或产品)了解。 3. 在游戏领域,生成式 AI 有影响,如从文本提示生成 2D 图像是广泛应用领域之一,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可用于游戏开发和制作的多个阶段,Midjourney 容易上手,图像生成速度快。
2024-11-28
请你以大疆产品为例,谈一谈未来大疆是否应该发展二手机的生态?如果你是二手业务的负责人,你会如何做?
大疆作为一家知名的科技公司,其产品在市场上具有较高的声誉和用户满意度。关于未来大疆是否应该发展二手机生态,这需要综合多方面因素来考虑。 从市场需求角度来看,随着消费者对性价比的追求以及环保意识的增强,二手机市场存在一定的潜力。然而,大疆产品通常以其先进的技术和高品质著称,二手机可能会面临技术更新换代快、维修保障等问题。 如果我是二手业务的负责人,首先会进行充分的市场调研,了解消费者对于大疆二手机的需求、价格预期以及关注点。建立严格的二手产品检测和评估标准,确保二手大疆产品的质量和性能符合一定的标准。同时,提供完善的售后服务和维修支持,让消费者购买二手产品无后顾之忧。还会制定合理的价格策略,既要保证有一定的利润空间,又要具有市场竞争力。此外,加强与大疆官方的合作,获取更多的技术支持和资源,共同推动二手机生态的发展。
2024-08-11
Dify怎么对接微信生态
在 Dify 的官网,我为你找到了一篇手把手教你如何将 Dify 应用接入微信生态的教程: 1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:
2024-04-15
当前电商领域有哪些智能体可以用
在电商领域,以下是一些常见的智能体类型及应用示例: 1. 简单反应型智能体:如温控器,根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体:像自动驾驶汽车,维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体:例如机器人导航系统,具有明确目标,能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体:如金融交易智能体,能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体:例如强化学习智能体,通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词,再通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类的垂直搜索应用,在商品推荐方面效果较好。 此外,工作流(Workflow)也可理解为多智能体协作(MultiAgents),通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,可定义多个智能体分别负责不同功能,还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体,专注于市场营销领域,能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点,生成小红书文案和抖音短视频脚本等,并保存至飞书文档。
2024-12-20
当前应用AGI,作为一个普通的人,如何挖掘赚钱的机会
以下是关于普通人在 AGI 应用中挖掘赚钱机会的一些分析和建议: 从历史角度看,在 IT 产业中,只有微软的操作系统曾接近垄断并获得超额收益,这并非必然,与当时的多种因素相关。在大模型时代,这种情况能否重演存在不确定性。 在 2024 年,一些可能的赚钱机会包括: 图片超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配方面。 生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频,真人稍晚。 AI 音频能力的长足进展,如带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,用于直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,带来新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆有突破,加入视频音频,粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”有良好使用体验。 AI 的商业模式在数据合成、工程平台、模型安全等方面开始有明确用例。 从长远来看,到 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,全真 AI 虚拟人成熟,AR/VR 技术大规模商用。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 基于国产芯片的软硬件联合优化固件生态是明确的机会。 但同时需要注意,AGI 可能会造成极端垄断,提供前所未有的中心化操控能力。在这种情况下,作为个体需要思考应对策略。
2024-12-09
如何才能做到用AI制作超级搞笑、引发共鸣、结合当前热点的段子,类似于脱口秀台词,需要几个步骤,怎么做
以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤: 1. 明确主题和热点:确定您想要围绕的当前热点话题,以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意:思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词:利用 AI 工具,输入相关的提示词,如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等,让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程:对生成的台词进行筛选和整理,确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如,像“男人躺在云中,四肢伸展,表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善:检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点,对不满意的部分进行修改和优化。
2024-12-09
当前国内逻辑推理能力最强的大模型是什么
目前国内逻辑推理能力较强的大模型有以下几种: 1. Baichuan213BChat(百川智能):是百川智能自主训练的开源大语言模型。在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一,其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型,生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。可应用于小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,还能部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。 2. 智谱清言(清华&智谱 AI):是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。可应用于 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景,在较复杂推理应用上的效果也不错,广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 3. 文心一言 4.0API(百度):在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面,在科学研究、教育、工业方面的落地能力也值得关注。
2024-12-08
当前AI绘图的前沿图景
当前 AI 绘图的前沿图景包括以下几个方面: 定义与发展: AI 绘画是利用人工智能技术,通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果较为简单粗糙,随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用,能生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,并在与人类艺术家的互动融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能和挑战。 场景应用: 1. 广告设计:可快速生成各种创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 2. 游戏开发:用于创建游戏场景、角色形象等,提高开发效率。 3. 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计等。 4. 建筑设计:帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 艺术与科技的融合: 艺术与科技的融合呈现出前所未有的奇妙景象,AI 绘画作为杰出代表,将二者完美结合,开启探索之旅,引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟,而人工智能技术的发展使艺术创作经历革命性变革,AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,能模拟创作过程并生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验,也打破了传统创作的局限,为缺乏绘画技巧的人提供参与机会,使艺术更具民主化和包容性。 商业实战案例: 如 Midjourney 在概念篇中生成令人惊叹的宇宙星空、未来主题等超现实主义的图片,包括宇宙飞船、星系、行星、太空等元素,呈现出高度详细、动态、富有表现力的效果,具有逼真的灯光和阴影,应用于未来太空科技风格等领域,带来震撼的视觉体验。 您可以通过以下链接体验 AI 绘画助手: BotID:7387390303403671587
2024-12-03
ChatGPT当前的局限是什么
ChatGPT 目前存在以下局限: 1. 在深度逻辑推理、复杂计算、科研探索等领域存在较大局限性。 2. 在进行最后阶段的 RLHF 时,可能仅在做通用泛化上的对齐,如基于 QA 交互层面对生成内容的交互性、合理性、安全性、风险性等进行对齐。 3. 对稍微大一点的场景设计容易出现上下文衔接不上的问题,回复可能越到后面越脱离当前场景做新的不符合当前场景的设计。 4. 有时候会虚构事实并作出错误的推理。 5. 需要使用一种可能与大脑相当不同且在某些方面效率远低于大脑的策略,内部没有“循环”或“重新计算数据”,这不可避免地限制了其计算能力。 6. 目前尚不清楚如何在解决相关问题的同时保持训练系统的合理效率。
2024-12-03