厦门公司AIGC弊端

    诸如我们熟知的聊天对话模型ChatGPT，基于。计算机视觉（CV）预训练大模型自然语言处理（NLP）预训练大模型多模态预训练大模型微软Florence（SwinTransformer）谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微软的GLIPStabilityAI的StableDiffusion（1）计算机视觉（CV）预训练大模型FlorenceFlorence是微软在2021年11月提出的视觉基础模型。Florence采用双塔Transformer结构。文本采用12层Transformer，视觉采用SwinTransformer。通过来自互联网的9亿图文对，采用UnifiedContrasiveLearning机制将图文映射到相同空间中。其可处理的下游任务包括：图文检索、图像分类、目标检测、视觉对答以及动作识别。（2）自然语言处理（NLP）预训练大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年发布的大规模自然语言对话模型。LaMDA的训练过程分为预训练与微调两步。在预训练阶段，谷歌从公共数据数据中收集了，feed给LaMDA，让其对自然语言有初步认识。到这一步通过输入prompt能够预测上下文，但是这种回答往往不够准确，需要二次调优。谷歌的做法是让模型根据提问输出多个回答，将这些回答输入到分类器中，输出回答结果的安全性Safety，敏感性Sensible。人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭。厦门公司AIGC弊端

    AIGC推动创意落地，突破表达瓶颈虽然AI能帮助人类更好的释放创意，但从剧本到荧幕仍是一段漫长的距离。从创意到表达的跨越，AI可以保驾护航，帮助人类化不可能为可能。举例来说，当前劳动密集型的影视生产方式难以满足观众对质量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡达》令全球观众旗舰了解3D电影的魅力，此后沉浸式观影体验成了影视产业链上共同的追求。为了满足这种追求，影视特技与应用呈现井喷式发展，但后期制作与渲染，复杂程度也都水涨船高，传统的作业方式已经难以为继，而AI技术就有推动变革的潜力。从技术角度来说，影视特技行业的作业流程是极为繁琐的，比如场景中的建模就需要从一草一木、一人一物开始，逐渐打造世界的雏形，再通过骨骼绑定和动作设计让模型活起来，之后的定分镜、调灯光、铺轨道、取镜头等等无不费时费力，后期的解算和渲染等工作同样如此。可以说在影视工作的每个环节都有大量重复性工作或等待时间，无形中拖慢了工作节奏。因此现在就有企业致力于解封流程生产力，比如优酷的“妙叹”工具箱，在动漫中实时渲染，帮助工作者实时把握效果或做出修改，节省了大量成本，减轻人员负担，目前已被多家国漫企业采用。 厦门公司AIGC弊端尽管早就有宣言称智能机器指日可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。

    AIGC的产品形态有哪些？1、基础层（模型服务）基础层为采用预训练大模型搭建的基础设施。由于开发预训练大模型技术门槛高、投入成本高，因此，该层主要由少数头部企业或研发机构主导。如谷歌、微软、Meta、OpenAI、DeepMind、。基础层的产品形态主要包括两种：一种为通过受控的api接口收取调用费；另一种为基于基础设施开发专业的软件平台收取费用。2、中间层（2B）该层与基础层的特别主要区别在于，中间层不具备开发大模型的能力，但是可基于开源大模型等开源技术进行改进、抽取或模型二次开发。该层为在大模型的基础上开发的场景化、垂直化、定制化的应用模型或工具。在AIGC的应用场景中基于大模型抽取出个性化、定制化的应用模型或工具满足行业需求。如基于开源的StableDiffusion大模型所开发的二次元风格图像生成器，满足特定行业场景需求。中间层的产品形态、商业模式与基础层保持一致，分别为接口调用费与平台软件费。3、应用层（2C）应用层主要基于基础层与中间层开发，面向C端的场景化工具或软件产品。应用层更加关注用户的需求，将AIGC技术切实融入用户需求，实现不同形态、不同功能的产品落地。可以通过网页、小程序、群聊、app等不同的载体呈现。

    （1）采集环节借助语音识别技术将语音实时转换为文本，压缩稿件生产过程中的重复性工作，提高内容生产效率。采用智能写作机器人，提升新闻资讯写作的时效性。（2）编辑环节采用AIGC技术对视频画质修复与增强，提升视频质量。此外，可利用AIGC技术对视频场景识别，实现智能视频剪辑。如人民日报社利用“智能云剪辑师”并能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪与画面抖动修复等功能。2022冬奥会期间，央视视频通过AI智能内容剪辑系统，高效生产与发布冰雪项目视频集锦内容。（3）播报环节AI合成主播开创了新闻领域实时语音及人物动画合成的先河，只需要输入所需要播发的文本内容，计算机就会生成相应的AI合成主播播报的新闻视频,并确保视频中人物音频和表情、唇动保持自然一致，展现与真人主播无异的信息传达效果。2、AIGC在影视行业应用前期创作中期拍摄后期制作剧本创作虚拟场景生成画质修复画质增强AI视频剪辑人脸替换、人声替换在前期创作阶段，AIGC可通过对海量剧本进行学习，并按照预定风格生成剧本，创作者可进行二次筛选与加工，激发创作灵感，缩短创作周期。在中期拍摄阶段，可通过人工智能合成虚拟场景，将无法实拍或成本过高的场景生成出来，提升视听体验。比如。 我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再只是对人类大脑的简单模仿。

    智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，行家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。安全问题人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。因此，人工智能的安全可控问题要同步从技术层面来解决。随着技术的发展成熟，监管形式可能逐步发生变化。 以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域。莆田公司AIGC前景

保证美国在技术进步上带领于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐.厦门公司AIGC弊端

英文全称是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能来生产内容，其中AI是人工智能的简称，GC则是创作内容。AIGC可以包括各种形式的内容，如文章，新闻，音乐，绘画视频等。它的应用范围非常普遍，目前AIGC主要运用在文字，图像，视频，音频，游戏以及虚拟人等方面。

内容创作(GC)的生态产业有四个发展阶段：

行家生成内容（Professionally-Generated Content。PGC)

用户生成内容（User-Generated Generated Content)

   AI辅助生产内容（AI-Generated Content,AIGC)

2022年被称为 AIGC元年。2021年之前，AIGC生成主要还是文字，而新一代的模型可以处理的模态大为丰富且支持跨模态产，可以支持AI插画，文字生成配套视频等常见应用场景。 厦门公司AIGC弊端