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AIGC基本参数
  • 品牌
  • 珍岛T 云,小程序,crm,直播系统,直播设备
  • 服务内容
  • 软件开发
  • 版本类型
  • 普通版
AIGC企业商机

    AIGC协助剧本创作,释放创意潜力通过对海量精良剧本的学习,AI能根据特定需求快速生成不同风格或架构的剧本,在极大提高工作者工作效率的同时,AI也在激发创意,帮助产出更精良的作品。事实上,将AI引入剧本创作的做法早已有之。2016年,纽约大学研发的AI在学习了几十部经典科幻电影剧本后成功编写了剧本《阳春》以及一段配乐歌词。经过修改、调整后的成品只有区区八分钟,内容也平平无奇,但《阳春》在各大视频网站特别终收获的百万级播放量依然证明外界对AI创作的兴趣很大。2020年,GPT-3被用于创作一个短剧,再次引发普遍关注。通过这些早期试验可以看出AI在剧本创作方面的潜力,但要真正将其转化为生产力,还要AI更贴合具体的应用场景,做针对性训练,并结合实际业务需求开发或定制功能。海外一些影视公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具,国内的海马轻帆公司深耕中文剧本、小说、IP等领域,也已经收获百万级用户。 所谓智能,就是人脑比较过去、预测未来的能力。漳州谷歌AIGC弊端

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    实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法,它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟,它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法(GENERICALGORITHM,简称GA)和人工神经网络(ARTIFICIALNEURALNETWORK,简称ANN)均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果,两种方式通常都可使用。采用前一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,结尾为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。 漳州谷歌AIGC弊端他请他们到 VERMONT参加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".

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    智能数字内容编辑:智能数字内容编辑通过对内容的理解以及属性控制,进而实现对内容的修改。如在计算机视觉领域,通过对视频内容的理解实现不同场景视频片段的剪辑。通过人体部位检测以及目标衣服的变形控制与截断处理,将目标衣服覆盖至人体部位,实现虚拟试衣。在语音信号处理领域,通过对音频信号分析,实现人声与背景声分离。以上三个例子均在理解数字内容的基础上对内容的编辑与控制。【应用】:视频场景剪辑、虚拟试衣、人声分离等。3、智能数字内容生成:智能数字内容生成通过从海量数据中学习抽象概念,并通过概念的组合生成全新的内容。如AI绘画,从海量绘画中学习作品不同笔法、内容、艺术风格,并基于学习内容重新生成特定风格的绘画。采用此方式,人工智能在文本创作、音乐创作和诗词创作中取得了不错表现。再比如,在跨模态领域,通过输入文本输出特定风格与属性的图像,不仅能够描述图像中主体的数量、形状、颜色等属性信息,而且能够描述主体的行为、动作以及主体之间的关系。

    应用:在扩散模型(diffusionmodel)的基础上产生了多种令人印象深刻的应用,比如:图像超分、图像上色、文本生成图片、全景图像生成等。如下图,中间图像作为输入,基于扩散模型,生成左右视角两张图,输入图像与生成图像共同拼接程一张全景图像。生成全景图像产品与模型:在扩散模型的基础上,各公司与研究机构开发出的代替产品如下:DALL-E2(OpenAI文本生成图像,图像生成图像)DALL-E2由美国OpenAI公司在2022年4月发布,并在2022年9月28日,在OpenAI网站向公众开放,提供数量有限的无偿图像和额外的购买图像服务。Imagen(GoogleResearch文本生成图像)Imagen是2022年5月谷歌发布的文本到图像的扩散模型,该模型目前不对外开放。用户可通过输入描述性文本,生成图文匹配的图像。StableDiffusion(StabilityAI文本生成图像,代码与模型开源)2022年8月,StabilityAI发布了StableDiffusion,这是一种类似于DALL-E2与Imagen的开源Diffusion模型,代码与模型权重均向公众开放。(4)Transformer2017年由谷歌提出,采用注意力机制(attention)对输入数据重要性的不同而分配不同权重,其并行化处理的优势能够使其在更大的数据集训练,加速了GPT等预训练大模型的发展。 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.

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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。 但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元.漳州什么是AIGC优缺点

1955年末,NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑行家"(LOGIC THEORIST)的程序.漳州谷歌AIGC弊端

    20世纪70年代以来,人工智能被称为世界三大技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是21世纪三大技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个孑立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科。 漳州谷歌AIGC弊端

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