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什么是AIGC?

Answer

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。

这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。

AIGC 在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用，其应用形式包括但不限于：

  1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。
  2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALL-E 等模型生成艺术作品、照片等。
  3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。

AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AIGC常见名词解释（字典篇）

AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类：Google的WaveNet，微软的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类：早期有GEN等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney，先驱者谷歌的Disco Diffusion，一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...[heading1]SD是什么？[content]SD是Stable Diffusion的简称。是它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。当前版本为2.1稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/Stability-AI/stablediffusion我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用SD进行想要的图片aigc（心想事成的魔法施与）。

十七问解读生成式人工智能

"大家好！这篇文章收集了社区小伙伴们向我提出的日常问题以及我的一些答复，算是一个全面的汇总。鉴于文章的科普性质和广泛的受众，我将通过问答的形式，尽量使用浅显易懂的语言来介绍一些基本概念，希望大家能有所收获。"[heading1]问题一、AIGC是什么？[content]AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。1.文字生成：使用大型语言模型（如GPT系列模型）生成文章、故事、对话等内容。2.图像生成：使用Stable Diffusion、DALL-E等模型生成艺术作品、照片等。3.视频生成：使用Runway、KLING等模型生成动画、短视频等。[heading1]问题二、AIGC、UGC、PGC的关系是什么？[content]AIGC、UGC和PGC都是内容生成的不同方式，这三种内容生成方式的主要区别在于内容的创作者和生成方式。1.AIGC（AI-Generated Content）：由人工智能生成的内容。AI通过学习大量的数据，能够自动生成文本、图像、视频等内容。AIGC的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。2.UGC（User-Generated Content）：由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容，如文章、评论、照片、视频等。UGC的优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。3.PGC（Professionally-Generated Content）：由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容，如新闻报道、影视作品、专业文章等。PGC的优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。

AI将使任何人都能够创建游戏

原文地址：https://a16z.com/2023/03/17/the-generative-ai-revolution/作者：A16Z分析师随着[游戏中生成式人工智能革命的](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能；相反，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。想法并不便宜；他们会很珍贵。最重要的是，游戏创作将变得真正民主化，数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。想法很便宜。只有你对它们做了什么才重要。——艾萨克·阿西莫夫根据UGC平台的历史、最近面向消费者的法学硕士的可用性以及对先前技术变革的观察，我们相信，从UGC游戏到人工智能驱动的UGC（我们将在下文中称为AIGC）的演变将会发生分两个阶段。

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如何降低论文的 AIGC查重率
以下是一些常用的可降低论文 AIGC 查重率的检测网站和工具： 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。 6. ： 功能：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero： 功能：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale： 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求，选择适合的工具来进行检测。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-26
AIGC视频生成领域的最新技术动态
以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成领域的具体内容。 在 AIGC 概述中提到，AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。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。
2024-12-26
AIGC视频生成领域的最新技术动态
以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术，如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成的具体内容。 AIGC 作为一种强大的技术，能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，在多个领域展现出广泛的应用前景。
2024-12-26
AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式： 1. AIGC：由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据，能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC：由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容，如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC：由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容，如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC。 不过在 AIGC 的应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式： 1. AIGC：由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据，能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC：由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容，如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC：由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容，如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC（心想事成的魔法施与）。 不过在 AIGC 的应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
AIGC的技术原理
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的技术原理如下： 生成式人工智能（GenAI）：基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新的数据或内容。通过大规模数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 机器学习：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，具有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。 AIGC 工具通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容，从而能够生成包括文本、图像、音频、视频和三维模型等多种形式的内容。
2024-12-24