人工智能AIGC专题报告：2023AIGC产业发展及应用白皮书（50页）
今天分享的是人工智能AIGC专题报告：《AIGC产业发展及应用白皮书》，PDF报告共50页。
（报告出品方：创客贴）
精选报告来源公众：【幻影视界】
前言导读：
在当今数字时代，AI生成内容(AIGC)已经成为数字娱乐、商业营销和学术研究等领域的热门话题。随着人工智能技术的不断发展越来越多的领域开始应用AI技术，其中之一就是内容生成领域。
AIGC全称为Al-Generated Content, 指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。主要指基于AI生成的文字、图像、音频等。从字面意思上看，AIGC是相对于过去的PCG、UCG而提出的。
因此，AIGC的狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式，但是AIGC已经代表了AI技术发展的新趋势。过去传统的人工智能偏向于分析能力，即通过分析一组数据，发现其中的规律和模式并用于其他多种用途。而现在人工智能正在生成新的东西,而不是仅仅局限于分析已经存在的东西，实现了人工智能从感知理解世界到生成创造世界的跃迁。从商业模式来看，AIGC本质上是一种AI赋能技术，能够通过其高通量、低门槛、高自由度的生成能力广泛服务于各类内容的相关场景及生产者。因此，我们不会将其定义为PGC\UGC之后的新内容创作模式，而是认为其在商业模式上会有大量其他交叉。
AIGC的爆发得益于算法技术进展，其中包含对抗网络、流生成模型、扩散模型等等深度学习算法。各类算法功能分别覆盖了数各部分数据权重的选择、从噪声中构建数据样本、不同语言文本翻译、图像文字特征值匹配等等。
在多模态的技术支持下，目前预训练模型已经从单-的NLP或CV模型发展到了多种语言文字、图像、音视频的多模态模型。2021年OpenAI团队发布了AI绘画产品DALLE,通过使用者的语言描述去自动生成对应图像，便是CLIP让图片和对话找到交接点。总的来看，AIGC在2022年的爆发得益于模型创新推动的生成算法和预训练模型创新，进而形成了参数丰富、训练量大、生成内容稳定高质量的流水线。
报告原文内容节选如下：
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