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一文详解AIGC:忘记概念,只聊落地

AIGC的能力种类丰富,对于不同的内容生产领域也具有不同的应用。本篇文章作者以文本、图片、音频和视频四个方面为主要例子,讲述AIGC应用的不同方向。希望能对你有所帮助。

在AIGC之前,其实还有几个跟内容生产相关的概念,「UGC、PGC、OGC」等等如此那些。

既然都是内容生产工具,那核心问题就是它到底能产生什么“内容”。

一、文本内容

1. “表达型”内容

表示这个生成的文本,已经带有书面表达的含义,文字本身直接展示出来的信息,就是内容。

例如:

  • 文章:AIGC可以根据特定的主题或关键词生成文章,可以在快速和精准地生产大量文章方面发挥重要作用。
  • 新闻报道:媒体机构可以使用AIGC生产新闻稿件,AIGC工具会通过分析事件、新闻来源和人物等数据,快速生成高质量的新闻稿,同时可以通过优化新闻稿的内容,满足不同读者的阅读需求。
  • 评论和反馈:许多营销人员使用AIGC工具来生成反馈和评论,以增加用户互动和提示。这些工具可以根据客户提交的信息或交互行为,来生成有针对性的回应,从而加强与客户的联系。
  • 广告:有些广告公司使用AIGC来创造广告宣传语,使其更加便于消费者接受,同时还可以生成交互式广告,让用户参与到广告中来。
  • 内容脚本:更具特定的场景构建及剧情想象,让其帮你产出具备创意的内容脚本,因其更具备爆款内容的分析能力,脚本可读性更强。据悉部分短视频拍摄者根据此方式,做不不少爆款。

2. “沟通型”内容

表示它通过交互,去理解你的语义,从而实现更好的对话及调用限定知识库能力给出答案。

例如:

  • 客服对话:增加在客服产品内的语义理解、交互关系,让回答更拟人化,例如网店、银行、餐厅预定等等。
  • 智能导览:通过与其对话,得到某限定场景的攻略,例如博物馆、景点等。

3. “工具型”内容

表示其输出文本有一定的实际操作价值,本身不具备表达能力,例如编程、函数、测试等等操作性质的内容输出。

  • 程式编码:AIGC可以用于生成代码。编程领域可能是AIGC最适用的领域之一,因为代码的结构和语法具有相对固定的规则,而这正是人工智能擅长掌握的类型。通过分析已有的代码库和规则,AIGC可以生成新的可用代码,加速软件开发流程。
  • 写函数。
  • 写正则表达式。
  • 代码清洁。
  • 成为SQL终端。
  • ……

一文详解AIGC:忘记概念,只聊落地

该领域未来会是探索很久的领域,目前AIGC的基本能力,已经可以帮助产研团队完成大量的提效工作,降低重复性工作带来的时间耗损。

可以预见,未来会有更多的解决方案产生。

二、图片内容

1. AIGC能干的、好玩的事

  • 一键生成图片、原画、配图素材。
  • 修改及优化已有图片内容。
  • 人物图或风景图等三次元实物转化为二次元内容。
  • 智能扫描归类。
  • ……

这些即使用又好玩的事情,背后是AI能力的征程。

2. AIGC能力支撑

  • 图像识别和分类:AIGC可以通过图像识别技术,对图片进行分类,例如识别包含人物、自然景观、动物等不同类型的图片。
  • 图像生成:AIGC可以生成逼真的图像,例如生成艺术创作、食品或建筑设计中的草图和图表等。
  • 图像修复和增强:AIGC可以自动识别图片中的噪点、玻璃碎片或其他物体,并进行修复,以提高图像的清晰度和质量。
  • 图像特征提取:AIGC可以从图片中提取特征,例如边缘、纹理、颜色等,并将这些特征用于识别或分类。
  • 图像融合:AIGC可以将不同的图像融合,例如将一个人的图像放入一个新的环境中,或者将不同时间拍摄的图片进行融合。
  • 图像语义分割:AIGC可以分割出图像中不同区域的语义,例如区分出天空、道路、建筑等。

总之,AIGC在图片内容上的能力种类多样,具有非常大的应用潜力,涉及到了人们的各个生活领域。如医疗、艺术、娱乐、安全等,未来也会形成更大的影响力。

三、音频内容

除了答案里比较多的“AI孙燕姿”类的音频制作,实际上还有其他的基础型能力和非娱乐型能力。

1. “好玩”的音乐

  • 旋律创造机器。
  • 拟人化声音及个性化配音。
  • 重新作曲。
  • 旋律修改。
  • 一键修音。

2. AI技术支持

AIGC在音频内容上也有相应的能力类型,主要包括以下几个方面:

  • 音频分类:对音频进行分类,例如识别音乐、电台、新闻、广告等不同类型的音频。
  • 声音合成:根据用户的输入,自动生成声音,例如自然语言合成、语音合成等。
  • 声音识别:从音频中识别出语音内容,例如语音识别技术,可以将音频转换成文本,以便于人们浏览和管理。
  • 音频增强:对音频信号进行增强处理,例如去除噪声、降低失真、提升音质等。
  • 声音转换:对音频进行转换,例如将男声转化为女声,用于电影、广告、配音等。
  • 音频特征提取:提取出音频的特征,例如节奏、声音强度、音调等,并将这些特征用于分类和识别。

总之,AIGC在音频内容上的能力种类丰富,可以应用于音乐、电影、广播、语音识别等领域,提升音频信号的质量和音频创作者的输出品质。

四、视频领域

在很早之前,短视频剪辑平台就推出了“一键成片”的服务。通过文本搜索,自动匹配图片和内容出来,提供灵巧的方式,再做二度修改。大大节约了小白剪辑者的内容创作时间。

除此之外,其实在视频领域还有以下的作用,便于提升工作效率:

  • 视频分类:识别并分类视频,例如区分电影、电视剧、新闻以及短视频等,并进行自动管理和分类。
  • 视频内容检索:通过对视频特征的提取,实现对视频内容的检索和搜索,例如可以根据视频片段描述或关键词搜索到相关的视频内容。
  • 视频人脸识别:对视频中的人脸进行识别,例如可以对监控视频进行人脸识别来识别嫌疑人。
  • 视频检测和跟踪:对视频中的物体进行检测和跟踪,例如可以监测场地中的车流、人流和闯入者等。
  • 视频自动标注:对视频中的物体进行自动标注,例如对视频中出现的物体或动作进行标注和注释。
  • 视频智能编辑:自动对视频进行编辑,例如将视频从横屏转为竖屏,将视频进行剪辑和剪切,进行音频的音乐配合等。
  • 视频超分辨率及去噪:对视频信号进行去噪处理和超分辨率,以提高视频的视觉效果和品质。

工具推荐及总结

其实,刚才说的这些智能形式,并非所有的都属于AIGC范围,我们希望通过更全面的AI相关创作知识,来去赋能更多的行业及相关工作者。

以下是一些工具推荐:

  • ChatGPT:强大的自然语言处理系统,可以用来生成文本、代码、摘要、对话等。
  • Hugging Face Transformers:面向自然语言处理任务的一系列数据集、模型和工具箱,包括对话生成、摘要、自动问答、翻译等。
  • IBM Watson Assistant:用于构建虚拟助手和聊天机器人的工具,支持多种语言和平台。
  • Google Cloud Natural Language:针对自然语言处理和分析的云端服务,包括情感分析、实体提取、摘要、语音转写等。
  • BERT:由Google开发的预训练语言模型,可以用来进行自然语言理解任务。
  • PyTorch:开源的深度学习框架,支持各种神经网络模型的学习和部署,适合处理图像、文本、音频等问题。
  • TensorFlow:另一个流行的深度学习框架,也适用于各种神经网络模型的训练和部署。
  • Keras:高级神经网络API,包括各种深度学习和机器学习算法的实现,易于使用和扩展。
  • NVIDIA RIVA:用于构建视频和语音AI应用程序的端到端平台,包括视频流处理、语音识别、人脸检测等。
  • Amazon Rekognition:基于亚马逊AWS的视频和图像分析服务,包括图像标记、人脸识别、视频分析等。
  • OpenCV:用于计算机视觉和机器人的开源计算机视觉库,包括图像处理、目标检测、跟踪等。
  • Caffe:由UC Berkeley开发的深度学习框架,支持图像识别、目标检测、分割等应用。
  • Scikit-learn:用于数据挖掘、机器学习和统计分析的Python工具箱,包括各种分类器、聚类算法、回归和降维等。
  • FastText:Facebook开发的文本分类和NLP工具,包括词向量、文本分类、多语言支持等。
  • SpaCy:Python开发的自然语言处理工具库,包括实体识别、句法分析、NER等。
  • Merlin:由谷歌开发的开源语音识别系统,支持多种语言和声音模型。
  • Snips AI:用于开发定制语音识别和对话系统的工具,支持离线模式,对隐私友好。
  • DeepAffects:音频情感分析和语音情感传达的API,适用于自然语言和音频处理。
  • CLIP:由OpenAI开发的神经网络模型,可以将图像和文本联系起来,适用于图像检索、自然语言理解等。
  • Particles:用于创建自定义AI模型的工具,支持各种神经元网络,包括视觉、声音、文本和传感器数据的处理。

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题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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