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生成式人工智能：发展演进及产业机遇( 二 )


2）变分自编码器（VAE, Variational Autoencoders）：VAE是一种基于概率生成模型的生成式方法 ， 它通过编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分来实现数据的生成 。编码器负责将输入数据映射到潜在空间中的一个分布 ， 解码器负责从潜在空间中的分布采样数据并生成新的数据 。
3）循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks）：RNN是一种用于处理序列数据的神经网络结构 。RNN具有记忆功能 ， 能够捕捉序列数据中的时序信息 。在生成式人工智能中 ， RNN可以用于生成文本、音乐等序列数据 。
4）Transformer模型：Transformer是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的神经网络结构 ， 它在自然语言处理领域取得了显著的成果 。Transformer模型可以用于生成式任务 ， 如文本生成、机器翻译等 。
其他相关技术：除了上述技术外 ， 还有一些其他的生成式模型和技术 ， 如PixelRNN、PixelCNN、WaveNet等 。这些技术在图像和音频生成等领域也取得了一定的成果 。
大语言模型等生成式AI技术带来了新的AI发展范式 ， 其应用前景十分广阔 。。对于大众而言 ， 生成式AI意味着新的创造力工具 ， 将在更大程度上解放个体的创造力和创意生产 。除此之外 ， AIGC还将改变获取信息的主要方式 。ChatGPT在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎 ， ChatGPT或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式 ， AIGC有望成为数字经济时代驱动需求爆发的杀手级应用 。
比尔·盖茨将人工智能的发展和微处理器、个人电脑、互联网以及智能手机相提并论 ， 认为其将重塑所有的行业 。微软公司首席执行官Satya Nadella认为 ， ChatGPT是知识工作者的“工业革命” ， 断言人工智能将彻底改变所有类型的软件服务 。目前 ， 搜索、办公、在线会议等诸多软件服务都已融入了生成式AI的能力 。OpenAI公司首席执行官Sam Altman称 ， 多模态的AI大模型有望成为继移动互联网之后的新的技术平台 。这意味着 ， 开发人员基于预训练的AI大模型 ， 可以通过模型微调快速开发出垂直领域的模型应用并予以部署使用 ， 人工智能的革命性正在于此 。[2]
AIGC的应用领域及案例
1.文本生成领域
自然语言生成是一种AIGC 技术 ， 可以生成逼真的自然语言文本 。生成式AI可以编写文章、故事、诗歌等 ， 为作家和内容创作者提供新的创作方式 。同时 ， 它还可以用于智能对话系统 ， 提高用户与AI的交流体验 。
ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer对话生成式预训练变换模型 )是由 OpenAI 开发的一个人工 智能聊天机器人程序 ， 于2022年11月推出 。该程序使用基于 GPT-3.5 架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练 。ChatGPT 目前仍以文字方式互动 ， 可以解决包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务 。
Jasper已经开始为谷歌、脸书等知名公司提供文案AIGC的商业服务 。
2.图像生成领域
图像生成是AIGC 技术中最为普遍的应用之一 。Stability AI发布了稳定扩散（Stable Diffusion）模型 ， 通过开源快速迭代大幅降低了AI绘画的技术使用门槛 ， 消费者可以通过订阅旗下产品DreamStudio来输入文本提示词生成绘画作品 ， 产品已经吸引全球50多个国家超过100万的用户注册 。
3.音视频创作与生成
AIGC 技术可以用于语音合成 ， 即生成逼真的语音 。例如 ， 通过学习人类的语音特征 ， 生成式模型可以生成逼真的语音 ， 从而用于虚拟助手、语音翻译等应用 。AIGC 技术可以用于生成音乐 。生成式AI可以根据给定的风格和旋律创作新的音乐作品 ， 为音乐家提供新的创作灵感 。这种技术还可以帮助音乐家更有效地探索音乐风格和元素的组合 。这些曲目可以用于音乐创作、广告音乐等应用 。
4.电影与游戏
生成式AI可以用于生成虚拟角色、场景和动画 ， 为电影和游戏制作带来更多的创意可能 。此外 ， AI还可以根据用户的喜好和行为生成个性化的故事情节和游戏体验 。
2023年3月 ， 腾讯AI Lab在GDC上提出了3D虚拟场景自动生成解决方案 ， 能够帮助游戏开发者以更低成本创造风格多样、贴近现实的虚拟城市 ， 提升3D虚拟场景的生产效率 。其中重点分享了城市布局生成、建筑外观生成和室内映射生成三大能力 。整个路网生成和微调过程仅需要不到30分钟 ， 相比手动设计效率提升近100倍；而单个独特建筑的制作时间也降低至17.5分钟 ， 大大提升了场景制作的效率 。


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