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标题: 深入浅出全面解析AIGC时代核心代价与发展趋势（2025年版） [打印本页]
作者: 火影    时间: 2025-4-23 01:10
标题: 深入浅出全面解析AIGC时代核心代价与发展趋势（2025年版）

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码字确实不易，盼望大家能多多点赞！
大家好，我是Rocky。
2023年3月21日，微软首创人比尔·盖茨在其博客文章《The Age of AI has begun》中表现，自从1980年首次看到图形用户界面（graphical user interface）以来，以OpenAI为代表的科技公司发布的AIGC模型与技术是他所见过的最具革命性的科技进步。盖茨的这一评价不但是对AIGC技术的高度认可，更是对AI行业未来发展的深刻洞察。
Rocky对此表现完全认同。AIGC及其产业生态，正在成为AI行业重大变革的主导力量。AIGC不但仅是一项技术突破，它更是一场全新的科技革命，将带来一个前所未有的科技红利期。未来，随着AIGC的全面落地和深度商用，我们的工作、生活、学习以及交换方式都将被深刻改变，所有行业都将被重新定义。这个过程不但充满挑衅，更充满了无限的大概性与机遇。
回首历史，人类经历了三次大规模的技术革命：
Rocky认为，2022年AIGC技术的爆发，或允许以被称为第四次工业革命。与前三次革命不同，AIGC革命的核心在于创造了全新的效率工具——生成式人工智能。它不但仅是生产效率的提升，更是创造力的解放。通过AIGC，盘算机不但可以或许实验重复性任务，还可以或许生成全新的内容，甚至具备肯定的创造力。
根据历史履历，每一次技术革命都会带来生产效率的极大提升。第一次和第二次工业革命后，人类社会形成了两个抽象工具层：机器层和电子装备层。20世纪70年代后，信息技术革命引入了新的抽象层：软件层。通过软件，人们开始以更高效的方式理解、改造天下，并与之互动。随后，在PC互联⽹和移动互联网的崛起过程中，进⼀步推动了信息技术⾰命的连续发展。
而AIGC的兴起，则标记取第四层抽象工具层的诞生：生成式AI层。这一层的核心在于，盘算机不但可以或许处理信息，还可以或许生成信息。无论是图像、视频、文本还是音频，AIGC都可以或许根据用户的需求生成高质量的内容。这种能力的普及，将彻底改变内容创作的方式，甚至重新定义人类与盘算机的协作模式。
由AIGC引发的科技海潮，也让Rokcy在AIGC时代元年（2022年）就果断做出了All in AIGC的决定。从这一年开始，举世重要科技公司与科研机构们抢先恐后发布关于AIGC的最新进展，AI行业也重新迎来了发展的红利。从GPT到StabilityAI的Stable Diffusion，从Midjourney的惊艳亮相到Google的Imagen，AIGC技术的每一次突破都引发了举世范围内的热烈关注与讨论。
生成式AI无疑是2022年乃至未来AI科技版图上的一个紧张迁移转变点。它的发展不但引起了业界的广泛关注，也对举世经济、社会布局乃至我们对未来的预期产生了深远的影响。AIGC技术的普及，正在推动各行各业的AI数字化转型，甚至催生出全新的商业模式和产业生态。
那么面临滚滚AIGC科技海潮，我们该如何更好的审视AIGC的未来？如何更好地拥抱AIGC引领的革新？如何更好的捉住AIGC时代的时机？这些问题不但是科技从业者必要思考的，也是每一个普通人都必要面临的。
故在本文中，Rocky将从以下几个维度连续分享对AIGC时代的核心思考与感悟：
Rocky盼望能资助各位读者对AIGC时代有一个全面的了解！那么，就让我们开始吧！
1. 通俗易懂理解AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）概念

如果大家还不知道AIGC是什么，don’t worry！Rocky在本章会具体论述AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的相关概念，资助大家对AIGC建立全面的理解。
AIGC全称Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容。其核心概念可以用一句话来概括：利用人工智能技术主动生成各种范例的内容。这些内容可以是图像、视频、文本、音频、代码、3D等。AIGC的目标是让机器具备创造力，资助人们更高效地完成内容创作任务。
从定义上看，AIGC既是⼀ 种内容形态，也是内容⽣成的技术合集：

据估计，到2025年，天下上10%的内容数据都将由AI生成。这意味着，AI生成的内容正在潜移默化地融入我们的生活，甚至成为未来内容创作的主流方式。

GPT无疑是AIGC领域的征象级应用。它展现了强盛的上下文理解能力与对话能力，不但可以或许生成高质量的文本内容，还能完成翻译、编程、写作等多种任务。GPT的崛起，让沉寂已久的自然语言处理领域重新焕发了生气。
ChatGPT的成功不但在于其技术突破，更在于它让普通人也能轻松使用AI工具。无论是写一封邮件、创作一篇小说，还是编写一段代码，GPT都能提供高效的解决方案。

在图像生成、视频生成和文本对话领域实现爆发后，未来AIGC在音频、3D等领域的突破也只是时间问题。
除了图像、视频、文本等单模态领域，AIGC的多模态应用也已经迅猛发展，比如文本生成图像、图像生成文本、文本生成视频、图像/视频生成文本等，更加精准地模拟了实际天下的信息交互。多模态AIGC是实现认知和决策智能的关键一步，也是AI技术发展的必然趋势。

AI多模态发展的一种落地产物形态就是AI智能体（AI Agent）。这个智能体可以或许从外界吸取图像、视频、音频以及文本等信息，并通过“思考”之后，以图像、视频、音频和文本的情势作出回应。
AI智能体产物将改变人类与盘算机的交互方式，甚至重新定义人类社会的运行模式。未来，AIGC将在各个领域绽放光彩，成为推动社会进步的紧张力量。
2. AI绘画的“宿世今生”

AI绘画的历史最早可以追溯到20世纪60-70年代的盘算机实验性探索，其时的先驱者哈罗德·科恩（Harold Cohen）首次尝试使用盘算机举行艺术创作。科恩是一位英国艺术家，他对盘算机技术的爱好促使他开发了一种名为AARON的程序，这是天下上第一个可以或许自主生成艺术作品的盘算机程序。最初，AARON的创作重要依赖于简单的算法和规则，生成基本的抽象与具象图像。固然这些作品在技术上看起来很简单，但它们标记取盘算机作为艺术创作工具的潜力首次被发掘出来。科恩的AARON不但可以或许生成图像，还能通过机器臂将这些图像绘制在画布上，这在其时无疑是一项革命性的突破。
进入20世纪80-90年代，随着机器学习技术的出现，AI绘画创作得到了更多的助力。机器学习技术允许盘算机通过分析大量的艺术作品，学习其中的风格、色彩、构图等元素，并在此基础上创造出更为复杂和精细的图像。科恩继续改进AARON，使其可以或许生成更加多样化和复杂的艺术作品。AARON不但可以或许模拟人类的绘画风格，还能在肯定程度上自主决定画面的布局和色彩搭配。这一时期的AI绘画固然仍处于低级阶段，但已经展现出了盘算机在艺术创作中的巨大潜力。

尽管这些早期的尝试与当今人们讨论的人工智能相差甚远，但它们为AI绘画的发展打下了坚固的发蒙基础。进入21世纪后，随着传统深度学习时代的到来，AI绘画领域迎来了新的突破。传统深度学习技术，特殊是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）的应用，使得盘算机可以或许生成更加传神和复杂的图像。2014年，Ian Goodfellow提出的生成对抗网络（GAN）彻底改变了AI绘画的格局。GAN通过两个神经网络的对抗训练，一个生成图像，另一个判别图像的真伪，从而生成出几乎可以以假乱真的艺术作品。
随后，AIGC（人工智能生成内容）时代的到来，进一步推动了AI绘画的快速发展。AIGC技术不但限于图像生成，还包罗视频、文本、音乐等多种情势的内容创作。在AI绘画领域，像DeepArt、Prisma、DALL-E、MidJourney等应用和平台相继出现，使得普通用户也可以或许轻松地使用AI技术生成艺术作品。这些工具不但可以或许模拟闻名艺术家的风格，还能根据用户的输入生成全新的创意作品。
总的来说，AI绘画领域经历了萌芽、探索、爆发、快速发展这四个阶段。从最初的简单算法到现在的传统深度学习与AIGC技术，AI绘画的势头不可阻挡。它不但改变了艺术创作的方式，也为艺术家和普通用户提供了全新的创作工具和大概性。未来，随着技术的不断进步，AI绘画有望在艺术领域发挥更加紧张的作用，甚至大概重新定义艺术的界限。
2.1 AI绘画萌芽期

2012年，传统深度学习时代的序幕正式拉开，AI科学家吴恩达（Andrew Ng）和杰夫·迪恩（Jeff Dean）领导的Google Brain团队举行了一项划时代的实验。他们动用了1.6万个CPU，训练了一个其时天下上最大的深度学习网络模型，目标是学习从网络上的视频中提取的1000万张猫脸数据，从而可以或许生成猫脸图像。尽管最终生成的猫脸图像模糊不清，但这一实验无疑证实了深度学习在图像生成领域的潜力，并为后续的研究奠基了基础。这一突破性尝试不但展示了大规模盘算资源在深度学习中的紧张性，也揭示了神经网络在图像生成任务中的初步能力。可以说，这是AI绘画领域的一次“发蒙活动”，尽管效果粗糙，却为未来的技术爆发埋下了伏笔。

等时间来到2015年，Google发布了DeepDream项目，这一项目本来是为了研究图像识别模型的内部机制。由于深度学习模型通常被视为“黑盒子”，科学家们盼望通过可视化技术揭开其神秘面纱，了解模型是如何学习和演化的。DeepDream的诞生，不但让科学家们看到了神经网络每一层的“思考”过程，还意外地发现，这些用于图像分类的模型竟然具备了肯定的创作能力。通过提取和增强图像特性，DeepDream可以或许生成梦幻般、超实际的“迷幻”图像，仿佛将观者带入了一个充满奇异色彩的梦乡天下。

上图就是DeepDream项目生成的一些图像示例，DeepDream的生成过程充满了艺术与科学的融会：
DeepDream不但展示了神经网络在美学上的潜力，还为AI绘画开发了新的研究方向。它让人们意识到，机器不但可以模拟人类的艺术创作，还能创造出独特的、超越人类想象的艺术情势。
而在DeepDream发布的前一年，也就是2014年，Ian Goodfellow和他的同事们首次提出了生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的概念，这一技术被誉为AI绘画领域的“革命性突破”，GAN将在AI绘画探索期扛起生成式模型发展的大旗。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部门构成，通过两者的对抗训练，生成器逐渐学会生成传神的图像，而判别器则不断提升辨别真伪的能力。GAN的核心思想是“以假乱真”，生成器试图诱骗判别器，而判别器则努力识破生成器的“诡计”。GAN的工作原理可以形象地比喻为一场“猫鼠游戏”：
GAN的应用范围极为广泛，从生成高质量图像到风格迁移，再到图像编辑和超分辨率，GAN几乎无所不能。然而，GAN的训练过程并不总是顺利的，模式崩溃（mode collapse）和训练稳固性问题一直是研究者们必要攻克的困难。
2016年，神经风格迁移（Neural Style Transfer）技术的发布，为AI绘画领域注入了新的活力。这一技术利用深度学习模型，将一张图像的风格应用到另一张图像的内容上，从而生成一幅全新的艺术作品。例如，将梵高的《星夜》风格应用到一张普通的风景照片上，生成的作品既保存了原照片的内容，又融入了梵高独特的笔触和色彩。

神经风格迁移的核心在于分离和重组图像的内容与风格，重要涉及三个图像：
神经风格迁移的实现依赖于卷积神经网络（CNN）的特性提取能力。通过盘算内容丧失和风格丧失，模型可以或许优化生成图像，使其既接近内容图像的内容特性，又接近风格图像的艺术风格。这一技术的出现，不但让普通人也能轻松创作出具有艺术感的作品，还为AI绘画领域提供了新的研究方向。
在神经风格迁移的背后，丧失函数的计划起到了关键作用。内容丧失和风格丧失的结合，使得生成图像可以或许在保存内容的同时，融入新的艺术风格。这种丧失函数的计划思想，不但在神经风格迁移中得到了广泛应用，还为后续的AI绘画和生成模型提供了紧张的理论基础。
内容丧失公式如下所示：
                                                    L                                           c                                  o                                  n                                  t                                  e                                  n                                  t                                                 (                            C                            ,                            G                            )                            =                                       1                               2                                                 ∑                                           i                                  ,                                  j                                                 (                                       F                                           i                                  ,                                  j                                          C                                      −                                       F                                           i                                  ,                                  j                                          G                                                 )                               2                                            L_{content}(C, G) = \frac{1}{2} \sum_{i,j} (F_{i,j}^C - F_{i,j}^G)^2                     Lcontent​(C,G)=21​i,j∑​(Fi,jC​−Fi,jG​)2
其中                                             F                                       i                               ,                               j                                      C                                       F_{i,j}^C                  Fi,jC​和                                             F                                       i                               ,                               j                                      G                                       F_{i,j}^G                  Fi,jG​分别代表内容图像和生成图像在特定层上的特性图。
风格丧失公式如下所示：
                                                    L                                           s                                  t                                  y                                  l                                  e                                                 (                            S                            ,                            G                            )                            =                                       ∑                               l                                                 w                               l                                                 E                               l                                            L_{style}(S, G) = \sum_{l} w_l E_l                     Lstyle​(S,G)=l∑​wl​El​
其中                                             E                            l                                       E_l                  El​代表第                                   l                              l                  l层的风格丧失，定义为生成图像和风格图像的格拉姆矩阵；                                             w                            l                                       w_l                  wl​则代表第                                   l                              l                  l层的参数权重。
格拉姆矩阵定义如下：
                                                    G                                           i                                  ,                                  j                                          l                                      =                                       ∑                               k                                                 F                                           i                                  ,                                  k                                          l                                                 F                                           j                                  ,                                  k                                          l                                            G_{i,j}^l = \sum_{k} F_{i,k}^l F_{j,k}^l                     Gi,jl​=k∑​Fi,kl​Fj,kl​
其中                                             F                                       i                               ,                               k                                      l                                       F_{i,k}^l                  Fi,kl​是第                                   l                              l                  l层的特性图。
最后我们再来看一下Neural Style Transfer算法的总丧失：
                                                    L                                           t                                  o                                  t                                  a                                  l                                                 =                            α                                       L                                           c                                  o                                  n                                  t                                  e                                  n                                  t                                                 +                            β                                       L                                           s                                  t                                  y                                  l                                  e                                                 +                            γ                                       L                                           T                                  V                                                       L_{total} = \alpha L_{content} + \beta L_{style} + \gamma L_{TV}                     Ltotal​=αLcontent​+βLstyle​+γLTV​
其中                                   α                              \alpha                  α 、                                   β                              \beta                  β和                                   γ                              \gamma                  γ是权重系数，用于平衡不同的丧失。
Neural Style Transfer算法将传统深度学习技术与艺术举行了融合，开发了图像风格迁移的先河。
总的来说，从2012年的猫脸生成实验，到2015年的DeepDream项目，再从2014年GAN的提出和2016年神经风格迁移的发布，AI绘画领域经历了一次次技术突破和思想革新。这些技术的发展不但让盘算机具备了艺术创作的能力，还为人类与盘算机的协作开发了新的大概性。未来，随着技术的不断进步，AI绘画有望在艺术领域掀起更大的海潮，甚至重新定义艺术的界限。
2.2 AI绘画探索期

自从2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络（GAN）以来，这项技术迅速成为AI生成领域的核心驱动力。GAN的独特对抗性训练机制不但大幅提升了生成图像的质量，还为AI绘画的多元应用开发了广阔的大概性。从艺术创作到图像修复，从风格迁移到超分辨率重建，GAN的影响力几乎渗出到了AI绘画的每一个角落。
2018年，法国艺术团体Obvious通过GAN模型创作的《埃德蒙德·贝拉米的肖像》（Portrait of Edmond de Belamy）在佳士得拍卖会上以43.25万美元的高价成交，远超其预估价的40倍。这一事件不但让GAN模型名声大噪，也标记取AI绘画正式进入主流艺术市场。这幅作品由GAN生成，签名部门甚至以算法的情势呈现（“min G max D x [log (D(x))] + z [log(1 - D(G(z)))]”），象征着AI与艺术的深度融合。这一里程碑事件拉开了AI绘画探索期的序幕，也让GAN成为这一阶段的主流模型。

随着GAN的广泛应用，研究者们不断改进其架构和训练方法，以解决原生GAN的局限性（如训练不稳固、模式崩溃等问题）。以下是几种经典的GAN变体及其贡献：
GAN的机动性使其可以或许与多种应用场景结合，衍生出一系列功能强盛的模型。以下是AI绘画探索期中最具代表性的GAN应用模型：
【BigGAN系列模型介绍】

BigGAN是由Andrew Brock等人在2018年提出的一个生成对抗网络（GAN）模型，旨在生成高分辨率（512x512 分辨率）和高质量的图像。BigGAN的重要思想是通过大规模的模型架构和特定的训练计谋来提高图像生成的质量和分辨率。
【StyleGAN系列模型介绍】

StyleGAN是由NVIDIA的研究团队提出的一种生成对抗网络模型（A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks）。
StyleGAN的重要创新之一是将潜在空间                                   Z                              \mathcal{Z}                  Z转换为一个中间潜在空间                                   W                              \mathcal{W}                  W ，通过一个映射网络                                   f                              f                  f将潜在向量                                   z                              z                  z映射到                                   w                              w                  w：
                                         w                            =                            f                            (                            z                            )                                  w = f(z)                     w=f(z)
这个中间潜在空间                                   W                              \mathcal{W}                  W允许我们更好的控制和操纵图像的生成过程。映射网络                                   f                              f                  f是一个全毗连神经网络，用于增长潜在向量的机动性和表达能力。
同时StyleGAN使用AdaIN（Adaptive Instance Normalization, AdaIN）层来引入风格控制。AdaIN层根据风格向量                                   w                              w                  w动态调整特性图的归一化参数：
                                         AdaIN                            (                            x                            ,                            y                            )                            =                                       y                               scale                                      ⋅                                                   x                                  −                                  μ                                  (                                  x                                  )                                                      σ                                  (                                  x                                  )                                                 +                                       y                               bias                                            \text{AdaIN}(x, y) = y_{\text{scale}} \cdot \frac{x - \mu(x)}{\sigma(x)} + y_{\text{bias}}                     AdaIN(x,y)=yscale​⋅σ(x)x−μ(x)​+ybias​
其中，                                   x                              x                  x是输入特性图，                                             y                            scale                                       y_{\text{scale}}                  yscale​和                                             y                            bias                                       y_{\text{bias}}                  ybias​是从风格向量                                   w                              w                  w生成的缩放和偏移参数，                                   μ                         (                         x                         )                              \mu(x)                  μ(x)和                                   σ                         (                         x                         )                              \sigma(x)                  σ(x)分别是输入特性图的均值和标准差。
StyleGAN的生成器在每一层使用不同的风格向量                                   w                              w                  w控制特性图的生成，这种逐层控制允许在不同标准上操纵生成图像的细节和全局特性。这样一来，StyleGAN就可以生成具有同等性和多样性兼备的图像。
StyleGAN的生成器架构与原生的GAN生成器有所不同。其生成过程可以分为以下几个部门：
StyleGAN的判别器布局与原生的GAN判别器雷同，通过一系列卷积层逐步减少图像分辨率，并最终输出一个真假概率。同时StyleGAN的判别器还引入了逐层归一化技术来稳固训练过程。
StyleGAN通过风格嵌入和AdaIN层，实现了生成图像的多样性和同等性。我们可以通过调整不同层的风格向量，生成具有不同风格但仍然保持全局同等性的图像。
【Real-ESRGAN系列模型介绍】

Real-ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）是一种用于图像超分辨率的模型。它在ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）的基础上举行了改进，使得模型在处理真实天下的低质量图像时，能生成更高质量、更自然的高分辨率图像。
Real-ESRGAN 通过以下几个方面的改进来提升对真实天下图像的超分辨率效果：
【GauGAN2介绍】

GauGAN2是NVIDIA研发的一种生成对抗网络（GAN）模型，可以在草图或分割图的基础上生成高质量的图像。GauGAN2继承和发展了其前身GauGAN的思想，进一步提升图像生成的质量和多样性。
GauGAN2的核心思想是将多种输入情势（如草图、分割图、文本描述）融合在一起，通过一个同一的模型生成高质量的图像。GauGAN2包罗以下几个关键组件：
GauGAN2的上风包罗可以或许举行高质量图像生成、生成过程有很强的机动性与多样性，同时通过使用 SPADE 层，GauGAN2可以或许在生成过程中保持语义同等性，生成的图像在全局布局和细节上都具有较高的同等性。
【DALL-E介绍】

总的来说，GAN的诞生和发展推动了AI绘画技术的进步，但其训练稳固性和模式崩溃问题仍然是研究者们必要攻克的困难。这些问题不但限制了GAN模型的广泛应用，也成为AI绘画探索期难以大规模落地的关键瓶颈。
然而，周期就是这么有趣。就在许多人对GAN的未来感到迷茫时，AI绘画的曙光悄然降临。2021年1月，OpenAI发布了DALL-E，这款基于Transformer架构的文本生成图像模型，彻底改变了AI绘画的格局。DALL-E的名字奇妙地结合了闻名艺术家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）和皮克斯动画影戏《机器人总动员》中的角色WALL-E，象征着艺术与科技的相互融会。
DALL-E的核心创新在于它将GPT-3的文本生成能力与VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）的图像生成能力相结合。通过这种架构，DALL-E可以或许根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。例如，输入“一只穿着宇航服的猫在月球上弹吉他”，DALL-E就能生成一幅符合描述的图像，不但细节丰富，还充满了创意和想象力。
DALL-E的发布不但展示了AI在文本到图像生成领域的强盛能力，还为AI绘画的爆发期埋下了伏笔。它的出现让人们意识到，AI不但可以生成传神的图像，还能根据文本描述创造出充满想象力的艺术作品。这种能力为艺术创作、广告计划、游戏开发等领域提供了全新的大概性。
更紧张的是，DALL-E的成功引发了举世科技公司和研究机构对AI绘画的爱好。许多公司开始加大对文本生成图像技术的投入，推动了AI绘画技术的快速发展。可以说，DALL-E的发布是AI绘画从“探索期”迈向“爆发期”的紧张迁移转变点。
DALL-E使用了Transformer架构对文本和图像举行联合建模，其核心部门重要包罗以下几个方面：
（1）Transformer 编码器-解码器布局
DALL-E使用Transformer编码器-解码器布局，其中编码器部门用于处理输入的文本描述。编码器将文本描述转换为一个高维的表现。而解码器部门用于生成图像，解码器可以根据编码器生成的特性逐步生成图像的像素。
（2）VQ-VAE-2
VQ-VAE-2（Vector Quantized Variational AutoEncoder 2）是用于图像生成的模型。DALL-E使用VQ-VAE-2 将图像分解为离散的图像块，然后对这些图像块举行建模和生成。
DALL-E在大规模的图文对齐数据集上举行训练。这些数据集包罗大量的图像和对应的文本描述，通过这些数据，DALL-E学会了将文本描述和图像生成接洽起来。
起首，文本描述通过BPE（Byte Pair Encoding）举行分词，然后输入到Transformer编码器中。编码器将文本描述转换为一系列的高维向量表现。
接着，图像通过VQ-VAE-2举行编码，将图像分解为一系列离散的图像块。每个图像块对应一个离散的代码，表现图像中的特定区域。
然后，编码器生成的文本表现和解码器生成的图像表现举行联合训练。模型通过最大化图像块的生成概率来优化参数，确保生成的图像与输入的文本描述同等。
在推理过程中，我们可以输入一个文本描述，模型通过以下步骤生成图像：
2.3 AI绘画爆发期

2022年，AI绘画领域迎来了前所未有的“爆发期”。这一年，一系列革命性的AI绘画模型相继问世，彻底改变了艺术创作的方式和生态。从Disco Diffusion的横空出世，到Midjourney的惊艳亮相，再到Stable Diffusion的开源引爆，AI绘画不但走进了大众视野，还掀起了一场举世范围内的创作高潮。
2022年2月，由Somnai等AI绘画开源社区的工程师开发的Disco Diffusion模型正式发布。这款模型以其独特的艺术风格和生成能力迅速吸引了大量AI绘画爱好者。Disco Diffusion基于扩散模型（Diffusion Model），可以或许生成极具艺术感的抽象风景图像。尽管其操纵复杂，参数调治繁琐，但它为AI绘画爱好者提供了一个强盛的创作工具，也为后续的AI绘画模型奠基了基础。
Disco Diffusion的诞生标记取AI绘画从“探索期”迈向了“爆发期”。它的开源性质使得举世的开发者、艺术家和爱好者可以或许共同到场模型的优化和改进，形成了一个活跃的社区生态。这种开放协作的精神，为AI绘画的快速发展注入了强盛的动力。
2022年3月14日，Midjourney正式开启内测。这款由Disco Diffusion核心开发职员到场研发的AI绘画模型，直接搭载在Discord平台上，用户只需输入简单的文本提示（Prompt），即可生成高质量的图像。与Disco Diffusion相比，Midjourney的操纵更加简单，生成效果也更加惊艳，尤其是在人像生成方面表现出色。
Midjourney的发布迅速引发了举世范围内的关注。它不但低落了AI绘画的门槛，还通过社区生态的构建，引发了用户的创作热情。在Midjourney的社区中，用户的提示词和生成作品都是公开的，这种开放性和透明性使得社区成员可以或许互相学习、鉴戒，形成了一种良性循环。天天都有大量良好的作品和创意涌现，社区的规模和影响力迅速扩张。
2022年7月，Midjourney在艺术领域引发了一场惊动。美国科罗拉多州展览会的艺术比赛中，一幅名为《太空歌剧院》（Theatre Dopera Spatial）的作品获得了第一名。这幅作品由人类画师使用Midjourney创作而成，其精致的画风和宏大的场景令人惊叹。这一事件不但展示了AI绘画的强盛能力，也引发了艺术界对AI创作的广泛讨论和反思。许多艺术家开始思考：AI是否会取代人类艺术家？还是说，AI将成为艺术创作的新工具？

Midjourney无疑在AI绘画爆发期开了一个好头，更加刚强了举世科技公司在AI绘画领域的连续投入与研究。
2022年4月10日，OpenAI发布了DALL-E 2，这款模型在图像生成的准确性和提示词的控制力上到达了新的高度。DALL-E 2不但可以或许根据文本提示生成高质量的图像，还可以对现有图像举行编辑和修改。例如，用户可以通过提示词为一张照片添加新的元素，或者改变图像的风格和内容。
DALL-E 2的发布进一步推动了AI绘画的普及。它的精准生成能力和强盛的编辑功能，使其成为计划师、艺术家和创意工作者的得力助手。同时，DALL-E 2的成功也展示了OpenAI在AIGC领域的领先职位，为后续的AI绘画模型树立了标杆。
2022年7月29日，StabilityAI公司发布了Stable Diffusion，这款模型迅速成为AI绘画领域的“征象级”产物。Stable Diffusion基于扩散模型，可以或许生成高质量、高分辨率的图像，同时支持文本到图像、图像到图像的多种生成方式。在内测期间，Stable Diffusion邀请了15000名用户到场测试，短短十天内就生成了1700万张图片，展现了其强盛的生成能力和广泛的应用潜力。
2022年8月22日，Stable Diffusion正式公布开源。这一决定彻底改变了AI绘画的生态。开源意味着任何人都可以基于Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型，甚至可以对其举行修改和优化。这一举措不但低落了AI绘画的技术门槛，还引发了举世开发者和爱好者的创造力。从此，“全民炼丹”时代正式开启，AI绘画领域的繁荣一发不可收拾。
Stable Diffusion的开源也催生了许多衍生项目和工具。例如，用户可以通过Fine-tuning（微调）技术，训练出得当特定风格或任务的AI模型。别的，Stable Diffusion还被广泛应用于游戏计划、影视制作、广告创意等领域，展现了其强盛的商业代价。
作为传统深度学习时代的领军者，Google自然不会缺席AI绘画的爆发期。2022年，Google发布了Imagen系列的初代版本。Imagen基于Transformer架构，可以或许生成高质量、高分辨率的图像。尽管Imagen并未像Stable Diffusion那样开源，但其强盛的生成能力和Google的技术背书，使其成为AI绘画领域的紧张到场者。
2022年不但是AI绘画技术的爆发之年，也是AIGC社区生态的繁荣之年。Midjourney、Stable Diffusion等模型的成功，离不开其背后活跃的社区生态。在这些社区中，用户不但可以分享自己的作品和提示词，还可以学习他人的创作履历，形成了一种开放、协作的文化氛围。这种社区生态不但加速了技术的传播和应用，还为AI绘画的未来发展提供了源源不断的创意和动力。
2.4 AI绘画连续发展期

“人类几乎每个人都会使用语言，但是只有一小部门人会画画和艺术。”这句话在已往的几十年里一直被广泛继承，但随着AI绘画技术的飞速发展，它正逐渐变得不再实用。AI绘画工具的普及，让艺术创作不再是少数人的专利，而是成为了每个人都可以轻松尝试的领域。无论是专业艺术家还是普通爱好者，都可以通过AI工具生成符合自己需求的创作内容，艺术的门槛被大大低落。
2023年，Midjourney以其惊人的更新速率和技术突破，成为了AI绘画闭源领域的领跑者。这一年，Midjourney一口气发布了V5、V5.1、V5.2、V6共四个版本，每一次更新都带来了明显的性能提升和功能优化。尤其是在人像生成和细节表现上，Midjourney的表现越来越接近专业艺术家的水准。
别的，Midjourney还推出了专门针对二次元场景的图像生成版本——NIJI V5。这一版本在动漫风格图像的生成上表现出色，吸引了大量二次元爱好者和创作者。无论是精致的角色计划，还是充满想象力的场景构建，NIJI V5都能轻松应对，成为二次元创作领域的利器。
Midjourney的成功不但在于其强盛的生成能力，还在于其用户友好的交互计划。用户只需在Discord平台上输入简单的文本提示，就能快速生成高质量的图像。这种低门槛的操纵方式，使得Midjourney迅速积聚了巨大的用户群体，形成了一个活跃的创作社区。

与Midjourney的闭源模式不同，Stable Diffusion选择了开源路线，这一决策彻底改变了AI绘画的生态。2023年7月，StabilityAI发布了SDXL模型，这是Stable Diffusion系列的一次重大升级。SDXL在SD 2.x的基础上增长了模型参数量，并计划了级联的模型架构，进一步提升了生成图像的质量和多样性。
SDXL的发布再次点燃了开源社区的“炼丹”热情。开发者们基于SDXL举行了大量的微调和优化，推出了许多衍生模型和工具。例如，一些开发者专注于生成特定风格的艺术作品，而另一些则致力于提升图像的分辨率和细节表现。这种开放协作的模式，使得Stable Diffusion的生态日益繁荣。
2024年3月，StabilityAI发布了Stable Diffusion系列的最新版本——Stable Diffusion 3（SD 3）。SD 3采用了全新的Diffusion Transformer架构，标记取Transformer架构在AI绘画领域的全面普及。SD 3有多个版本，参数量从800M到8B不等，是现在最强盛的文本生成图像模型之一。它在多主题提示、图像质量和文本拼写能力方面都有明显提升，尤其是在复杂场景的生成和细节表现上，SD 3展现出了前所未有的能力。
OpenAI在AI绘画领域的探索从未制止。2023年12月，DALL-E系列的最新版本DALL-E 3正式发布。与DALL-E 2相比，DALL-E 3在图像生成效果上有了质的飞跃。其最大的突破在于通过合成高质量的caption（图像描述）来构建训练数据集，这一方法明显提升了模型对文本提示的理解能力和生成图像的质量。

DALL-E 3的生成效果更加精致，尤其是在复杂场景和细节表现上，几乎到达了以假乱真的程度。例如，输入“一只穿着宇航服的猫在月球上弹吉他”，DALL-E 3不但可以或许生成符合描述的图像，还能在细节上做到极致，比如宇航服的纹理、月球的外貌质感，甚至是猫的表情和动作。

别的，OpenAI将DALL-E 3直接集成到GPT中，用户可以通过自然语言与GPT交互，生成和编辑图像。这种多模态交互的计划，不但提升了用户体验，还为AI绘画的未来发展提供了新的方向。可以预见，未来的AI工具将更加智能化和一体化，用户只需通过简单的对话，就能完成复杂的创作任务。
Google作为AI领域的传统巨头，自然不会在AI绘画的竞争中掉队。2024年，Google发布了Imagen系列的新版本——Imagen 2和Imagen 3。这些版本在图像生成的精细度、光线表现和文本理解能力上都有了明显提升。
Imagen 3的特点可以总结为以下几点：
Rocky认为，AIGC时代的车轮已经呼啸而过，无论是拥抱还是抵触，是入场还是观望，AI绘画的爆发式发展都不会由于个人的意愿而停下。从Midjourney的闭源创新，到Stable Diffusion的开源繁荣，再到DALL-E 3和Imagen的技术突破，AI绘画领域正在以惊人的速率向前推进。
未来，Rocky认为AI绘画有望在以下几个方面取得更大的突破：
总的来说，AI绘画的普及不但改变了艺术创作的方式，还为普通人提供了表达创意的工具。无论是专业艺术家还是普通爱好者，都可以通过AI工具释放自己的想象力，创造出独一无二的艺术作品。AIGC时代的到来，标记取艺术与技术的深度融合，未来的创作天下将更加丰富多彩。
3. AI新时代：AIGC大模型“井喷”！

2022年，在AI行业正式进入AIGC时代后，AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人、传统深度学习以及主动驾驶等领域的AIGC大模型都呈爆发式“井喷”，疯狂程度足以载入AI行业的史册。
AI绘画领域的Stable Diffusion系列、Midjourney系列；AI视频领域的Sora、可灵、SVD；大模型领域的GPT-4、DeepSeek系列、LLama系列；AI多模态的GPT-4V以及传统深度学习领域的SAM系列等重磅的AIGC模型和AIGC产物“你方唱罢我登场”，AI行业终于引来了全新的科技海潮。
在AIGC新时代，我们起首要做的是全身心的连续深度投入。只有深入理解AIGC模型与技术的核心本质，才能更好地捉住时代的机遇。接下来，就让我们跟随着Rocky的脚步，一起学习了解这些AIGC模型与技术的核心本质，探索AIGC时代的无限大概。
3.1 AI绘画大模型

【一】Stable Diffusion系列模型
Stable Diffusion系列模型由Stability AI公司连续更新发布。现在最新的版本是Stable Diffusion 3，Stable Diffusion系列模型最明显的特点是其繁荣的开源生态。
关于Stable Diffusion v1.x、v2.x、XL、v3版本的全面解读，大家可以直接阅读Rocky撰写的Stable Diffusion系列深入浅出解析文章：
深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识
深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识
深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识
2022年8月，Stability AI正式发布Stable Diffusion。这一模型的发布标记取AIGC技术的一个紧张里程碑。Stable Diffusion采用了完全开源的模式，使得开发者可以自由下载、研究和二次开发，它在硬件资源有限的情况下也能生成高质量图片，通过简单的文本提示，普通用户就能生成复杂的艺术作品。
Stable Diffusion 的开源计谋迅速吸引了社区的广泛关注。短短几个月内，各种插件和工具应运而生。例如WebUI提供了用户友好的界面，使得Stable Diffusion的操纵更加简单直观。开源社区的开发者们基于Stable Diffusion创建了大量基于Stable Diffusion的微调模型和LoRA模型，并且不断促进AI绘画领域的连续发展。
2022 年，Stable Diffusion v1.x作为Stable Diffusion的第一个版本发布，可以或许支持的标准分辨率为 512×512。模型架构基于 UNet 和 DDIM 的扩散模型，结合了 VAE（变分自编码器）和文本编码器（CLIP 的 text encoder）。训练数据使用 LAION-5B 数据集的子集训练，包罗大量的公开图像和其对应的文本描述。数据质量较为混杂，生成图像的细节和文本匹配程度有肯定限制。文本引导通过 CLIP text encoder 对文本举行编码，作为模型生成图像的条件。优点包罗了：
同时缺点包罗了：
2022年底，Stable Diffusion v2.x作为第二个大版本发布，默认分辨率提升至 768×768（相比 v1.x 更高）。训练数据使用更干净的 LAION 数据子集（如 LAION-Aesthetics），特殊是过滤了低质量和 NSFW（Not Safe for Work）内容。重点提高了生成高质量图像的能力。关键改进重要是文本嵌入使用 OpenCLIP 作为文本编码器，提升了模型对文本的理解能力。
优点：
缺点：
2023 年，Stable Diffusion XL作为第三个大版本发布，其可以或许支持超高分辨率，默认生成图像分辨率提升至 1024×1024以及更高。SDXL拥有更深的网络布局，增长了参数数量。支持多种输入情势（文本、图像、深度等），生成能力更通用。训练数据集更加干净、丰富，包罗多领域（自然、人物、艺术风格等）高质量样本。同时夸大减少对特定风格或特定命据私见的依赖。细节生成能力也提升了不少，如人体、手部、面部的生成准确性明显提高。扩展了负提示词功能，并支持更复杂的场景描述。可以或许更加准确地生成艺术风格化的图像。
优点：
缺点：
2024年2月22号，Stability AI第一次发布了Stable Diffusion 3的相关消息，并于2024年3月5号开源Stable Diffusion 3的论文。但是等到2024年6月12号，Stable Diffusion 3的2B参数量的开源模型才姗姗来迟。
如此曲折的发布过程，其中就受到了包罗了Stability AI盈利困难、Stable Diffusion系列模型的核心研究团队团体离职等因素的影响，一时间AIGC领域为之震动。
更戏剧性的是，在2024年8月1号，由Stable Diffusion模型核心团队重新组建的Black Forest Labs（黑森林实验室）带着迄今为止最大的开源文生图大模型FLUX.1王者归来，给AI绘画领域注入强盛的新活力！
我们可以或许很欣慰的看到，SD系列模型就像传统深度学习时代的YOLO系列那样，在曲折中连续前进。YOLO原作者在2018年发布YOLOv3后便公布不再继续更新。在大家都以为YOLO系列要成为绝唱时，终于在2020年有继承者发布全新的YOLOv4举行接棒。Rocky认为Stable Diffusion 3和FLUX.1毫无疑问也成为了AIGC时代的”传承韵事“，连续推动AIGC时代的火焰越来越旺盛！
Stable Diffusion 3为AI绘画领域打开了Transformer时代的大门，紧接而来的FLUX.1则宣告AI绘画领域全面迈进Transformer时代。
如果说Stable Diffusion 1.x系列模型是“YOLO”，Stable Diffusion 2.x系列模型“YOLOv2”，Stable Diffusion XL系列模型是“YOLOv3”，那么Stable Diffusion 3模型就是当之无愧的“YOLOv4”，而FLUX.1系列模型则是毋庸置疑的“YOLOv5”。
【二】Midjourney系列产物
Midjourney系列AI绘画产物一直由Midjourney公司更新发布，现在已经更新至Midjourney V6。Midjourney系列的出现，不但改变了人们对图像生成的认知，也为艺术创作打开了全新的大门，同时也是AIGC时代到临的出发点。
Midjourney 的核心技术基于扩散模型（Diffusion Models），并在此基础上举行了连续的优化更新，具备理解复杂的文本描述并生成对应的图像、可以或许生成高达 1024×1024 像素的高清图像、可以生成多种艺术风格的图像等能力。
下面我们来看一下Midjourney系列产物的发展过程，总结一下Midjourney在迭代更新中都对哪些方面举行了完善与增强。
2022年8月，Midjourney开始向公众开放测试，同时邀请了一批艺术家、计划师和AI爱好者到场内测。Midjourney在Discord平台上建立了活跃的社区，用户可以通过输入文本提示，让Midjourney 生成对应的图像。这一举措引起了广泛关注，数以万计的用户涌入社区，分享他们的创作内容，反馈使用体验。社区的壮大促进了Midjourney的快速迭代和改进。
2022年2月Midjourney最初的V1版本上线。Midjourney向500名内测用户开放，这些用户被允许再邀请500名用户一起加入测试，所以最后总计1000名用户到场了Midjourney的早期测评。同时Midjourney首创人David Holz要求用户在社交媒体上分享他们使用Midjourney生成的图像，以此来举行早期的产物宣传。
2022年4月Midjourney V2正式发布，在V1版本的基础上增长了超分和风格变化功能。同时Midjourney团队开始确定具体的定价方案，并开始举行付费版本的测试。
2022年7月Midjourney V3发布并新增了–stylize和–quality两个紧张参数。–stylize参数用于控制图像的风格化程度，较低的–stylize值会让生成的图像更接近于实际，细节更准确，风格化元素较少。较高的–stylize值则会使图像更加风格化，充满艺术感，但细节大概会显得较为抽象或夸张。–quality则重要是控制生成图像的质量，范围为0-2。数字越大，生成图像越清晰，同时生成耗时也越长。与此同时，Midjourney在 Discord社区上的用户总数增长至100万，超过了《堡垒之夜》和《我的天下》在Discord社区上的用户数量，成为了AIGC时代AI绘画领域的首个举世爆款产物。
2022年11月Midjourney V4的发布给其时的AI绘画社区带来了前所未有的图像生成质量震撼，远超其时主流的AI绘画模型所能生成的图像效果。也因此，Midjourney的用户数量连续暴增。
在随后的2023年3月，Midjourney V5在之前的版本上更进一步，在生成图像的质量和通用性方面举行了连续的升级。
时间来到2023年12月，在经过9个月的开发后，Midjourney V6版本终于重磅发布。它在图像生成质量方面带来了明显的改进，并鼓励用户输入更加简便的提示词来生成高质量的图片，更加符实用户的使用习惯。Midjourney V6版本对输入提示词的理解能力也有了极大的提高，生成的图像内容与输入提示词更加同等。

同时针对二次元场景，Midjourney公司专门开发了名为Niji的模型系列。“Niji”在日语中意为“彩虹”，象征着丰富多彩的动漫风格。该系列模型由Midjourney与Spellbrush合作开发，专注于生成高质量的动漫和插画风格图像。
Niji模型对动漫风格、动态动作场景以及以角色为中心的构图有深入的理解，可以或许生成符合动漫美学的高质量图像。 在Niji V5版本中，模型新增了“cute”（可爱）和“expressive”（表现力强）两种模式，分别侧重于更可爱的风格和方向3D及西欧样式的风格。 Niji V6版本则是提升了模型对提示词的理解能力，发起用户使用更长的提示词，以充实发挥模型的功能。纵然模型未直接理解某些概念，用户也可以通过具体描述来引导模型生成所需图像。 同时Niji V6也支持在图像中添加简单的文本内容，用户可以在提示词中使用引号括起的文字，模型会将其呈现在生成的图像中。 Niji也提供了“RAW”模式，实用于偏好非动漫风格的用户。通过在提示词中添加–style raw参数，或在设置中选择RAW模式，可以生成更接近实际的图像。

现在在AI绘画开源社区已经整理了完备的Midjourney的输入提示词使用规则，Rocky在这里分享给大家。
Midjourney的整体提示词撰写逻辑可以遵照：风格（Style）+ 主题（Subject）+ 布景（Setting）+ 构图（Composition）+ 灯光（Lighting）+ 附加信息（Additional Info）这几个维度。我们可以从这几个维度入手，对提示词举行扩写、优化、完善：

下面是用上述提示词在Midjourney V6和NIJI V6生成的图像：

【三】DALL-E系列模型
DALL-E系列模型是 OpenAI 开发的一个紧张项目，专注于将文本描述转化为高质量图像。最新版本 DALL-E 3 的亮点在于提升了生成图像与输入文本的同等性（Prompt Following）以及文字渲染能力。这背后依赖于 OpenAI 在数据精细化处理和图像文本描述（Caption）优化方面的技术突破。
在 DALL-E 3 的开源技术报告（《Improving Image Generation with Better Captions》）中，OpenAI 具体介绍了如何通过生成高质量的图像描述（Caption），优化模型的表现。
图像生成的核心在于如何让模型准确理解输入的文本描述，并将其转化为对应的图像。而 OpenAI 在 DALL-E 3 的训练中，采用了专门计划的 Caption 合成技术，来强化模型对文本的理解能力。
为了实现高质量的 Caption 合成，OpenAI 选用了 CoCa（Contrastive Captioner）作为模型架构。相比于 CLIP，CoCa 额外增长了一个多模态文本编码器（Multimodal Text Encoder），可以生成更加丰富的 Caption。这一架构的训练目标结合了两部门丧失：
通过这种双重训练目标，CoCa 不但可以或许实验多模态检索任务，还能生成具体的图像 Caption。
为了提升合成 Caption 的质量，OpenAI 对预训练好的 Image Captioner（图像描述生成器）举行了微调。微调过程采用了两种不同的数据集：
通过这两个数据集，生成的 Caption 可以分为两类：
下图展示了一个对比示例：原始 Caption 通常是从网页上的 alt-text 提取而来，其内容质量较差。而生成的短 Caption 简便明了，长 Caption 则包罗了更多的细节描述。

OpenAI 的实验效果显示，合成长 Caption 在提升模型对 Prompt 的理解能力（Prompt Following）方面效果明显。因此，DALL-E 3 的训练过程中，95% 的训练数据都采用了合成长 Caption。不过，过多使用长 Caption 会导致模型“过拟合”于长文本描述。在这种情况下，短 Caption 的输入效果大概不理想。
为了解决这一问题，OpenAI 引入了 GPT-4 来“优化”用户输入的 Caption。无论用户提供什么样的文本，GPT-4 会将其扩展为雷同长 Caption 的格式，以确保用户输入与训练数据分布的同等性。
尽管技术报告并未明白阐明 DALL-E 3 的模型架构，但从实验对比和性能特点来看，可以知道是基于Latent Diffusion的模型架构，与 SD（Stable Diffusion）系列模型雷同。Text Encoder部门采用了 T5-XXL，T5-XXL 模型可以编码更长的文本序列，整体文本理解能力优于 CLIP。这种强盛的文本编码器使 DALL-E 3 在生成复杂图像时表现更加准确。技术报告中并未具体阐明 U-Net 的具体布局，但提到它由 3 个 Stages 构成，与 SDXL 的架构计划十分相似。
DALL-E 3 支持生成 1024x1024 分辨率以上的高质量图像，并能生成各种长宽比的图像。这大概得益于递进式多分辨率训练计谋（从低分辨率 256x256 到 512x512，再到 1024x1024）。
为了解决 VAE 解码器（Variational Autoencoder Decoder）在生成图像时出现的细节畸变问题（如文字和人脸变形），DALL-E 3 额外训练了一个 Latent Decoder，提升图像从 Latent 特性重建到像素级图像的细节能力。
从 DALL-E 3 的发展履历可以看出，Caption 的优化直接影响生成图像的质量。无论是短 Caption 还是长 Caption，都在不同场景中起到了至关紧张的作用。合成 Caption 的意义在于：
OpenAI 的实验表明，采用高比例的合成长 Caption 对训练数据举行增强，明显改善了模型的生成效果。这种思路大概会影响未来 AI 绘画领域的研究重点，Caption 优化将成为推动生成模型性能的紧张方向。
DALL-E 3 的成功不但得益于架构改进，还离不开对数据和训练计谋的深度优化。通过合成高质量 Caption、结合先进的文本编码器和图像生成模型，OpenAI 在生成图像质量和文本同等性上到达了新的高度。
未来，Caption 优化大概成为 AI 绘画领域的紧张研究方向，为生成模型带来更大的突破。在 DALL-E 3 的基础上，我们有理由期待更多创新和更繁荣的 AI 绘画生态。
【四】 Playground系列模型
Playground团队一直在连续更新Playground系列AI绘画大模型，现在的最新版本是Playground V2.5。

Playground团队发布的Playground v2模型是基于SDXL的架构从零训练的模型，同时根据用户评价，它在图像生成效果上已经比SDXL强2.5倍左右。

Playground v2.5 仍然采用 SDXL 架构，并通过计划一些训练方法在美学质量上实现了令人惊叹的明显提升。用户研究表明，Playground v2.5在美学质量上明显优于其他主流的开源AI绘画大模型，比如SDXL、Playground v2 和 PixArt-⍺等，并且也优于一些主流的闭源AI绘画大模型，比如DALL·E 3 和 Midjourney v5.2。
Playground V2.5的重要特点如下所示：
【五】Imagen系列模型
Imagen系列模型由谷歌连续更新发布，现在Imagen系列已经更新到第三代，分别有Imagen、Imagen 2、Imagen 3三个版本。
Imagen是AIGC时代AI绘画领域的第一个多阶段级联大模型，由一个Text Encoder（T5-XXL）、一个文生图Pixel Diffusion、两个图生图超分Pixel Diffusion共同构成，让Rocky想起了传统深度学习时代的二阶段目标检测模型，这也阐明多模型级联架构是跨周期的、是有代价的、是可以在AIGC时代继续成为算法解决方案构建的紧张一招的。

同时Imagen是AI绘画领域第一个使用预训练大语言模型T5-XXL作为Text Encoder的大模型。论文中认为在Text Encoder部门下功夫比在生成模型上下功夫效果要更好、性价比要更高。纵然文本编码器部门的T5-XXL是纯文本语言模型，也比加大加深生成模型参数带来的效果收益要好。
不过Imagen也有他的局限性，在扩散模型部门还是选用经典的64x64分辨率的U-Net布局。选择小模型可以缓解Diffusion迭代耗时太长，导致生成过慢的问题。生成小图像再超分确实是加速生成最直观的方法，但是也注定了无法生成比较复杂内容和空间关系的大图像。
比起Imagen第一代，Imagen 2可以生成更高质量和真实的图像，同时在文本prompt理解方面也更上一个台阶。
为了生成更高质量和与用户提示词更加同等的图像，Imagen 2的训练数据集中的caption标签增长了精细化的描述（与DALL-E 3的合成caption标签非常雷同），来资助Imagen 2模型学习不同的caption标签风格并加以泛化，这样就能更好地理解用户输入的各式各样的提示词了。
同时Google根据对光照、构图、曝光、清晰度等图像品质的偏好，训练了一个专门的图像美学模型。每幅图像都有一个美学评分，作为模型的条件来举行训练，这有助于让Imagen 2在训练数据集中更多地关注符合人类偏好的图像。这大大提高了Imagen 2生成更高质量图像的能力。
除了整体图像质量提升和提示词同等性增强，在文字渲染能力方面，Imagen 2也有大的提升，它可以准确地在图像中渲染文字。除此之外，Imagen 2还可以生成各种各样的logo。
现在谷歌在最新的GoogleIO大会上还重磅公布了升级版的文生图模型Imagen3。
Imagen 3可以或许生成比以往模型更精细、光线更丰富且干扰较少的图像。同时理解文本提示词的能力也大大提升，这有助于模型生成多样化的视觉风格，并能从更长的提示中捕捉到细微的细节。为了资助 Imagen 3在长而复杂的提示中捕捉诸如特定相机角度或构图等细微差异，这里对其训练数据中的每张图像的描述添加了更丰富的细节。有了更优质的学习信息，Imagen 3能更准确地生成多种主题和风格的图像。
3.2 文本对话大模型

【一】GPT-4系列模型
2023年3月15日，OpenAI发布GPT-4。「这是二十一世纪以来，人类最慌的一天」，「一切都将会变得不一样」，一些从业者兴奋万分，一些从业者忧心忡忡，如此极端的行业氛围在上一次是什么时间？10年前？20年前？
可以肯定的是，这次的AI引领的科技海潮，踏踏实实充满了落地大概性。

GPT-4相比GPT拥有了多模态能力，同时推理能力进一步增强，不但可以或许与人类正常对话，也可以或许识别图像，生成歌词，制作网站，并且在哈佛和斯坦福等名校中取得了优异的考试成绩，确实出现了一点AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）的意思。
是的，AI行业的iPhone时刻到来了。
这是很多人都在说的，那到底什么是iphone时刻呢？
iPhone用强盛的产物逻辑整合已有技术开创了一个革命性的智能手机界面交互模式，由此推动了移动互联网的全面爆发。
麻省理工认为，GPT-4大概是OpenAI有史以来最神秘的版本，也标记取它从非营利性研究机构向盈利性技术公司的全面转型。
【二】Deepseek系列模型
DeepSeek系列的最新版本是DeepSeek-V3，由深度求索（DeepSeek）公司推出的一款基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构的大型语言模型（LLM），依附其高效的架构计划、创新的训练计谋和卓越的性能表现，成为当前最强的开源模型之一。以下从模型架构、训练方法、性能表现、资本效益和应用场景等方面具体解说 DeepSeek-V3 的核心特点和技术亮点。
Rocky也在连续撰写DeepSeek系列模型的深入浅出全维度解析文章，码字不易，盼望大家能多多点赞：
深入浅出完整解析DeepSeek系列核心基础知识
DeepSeek-V3 的架构计划是其高效性能的核心基础，重要包罗以下关键技术：
DeepSeek-V3 采用了希罕的混合专家架构（MoE），通过动态激活少量专家模块来处理输入数据，明显低落了盘算资本。具体特点包罗：

MLA 通过对注意力键值（KV）举行低秩压缩，减少了推理时的 KV 缓存和训练时的激活内存占用，同时保持了与标准多头注意力相当的性能。

MTP 训练目标通过猜测未来多个 token，增强了模型对长文本的理解和生成能力，同时加速了推理过程。

二、训练方法：高效与稳固的结合
DeepSeek-V3 的训练过程通过创新的算法和框架优化，实现了高效且稳固的训练。
DeepSeek-V3 首次在大规模模型上验证了 FP8 混合精度训练的可行性，明显低落了 GPU 内存占用和盘算开销。

通过两阶段的 YaRN 技术，DeepSeek-V3 将上下文窗口从 4K 扩展到 128K，明显提升了长文本处理能力。

DeepSeek-V3 的预训练仅斲丧了 2664K H800 GPU 小时，总训练资本约为 557.6 万美元，远低于同级别模型

三、性能表现：全面领先的开源模型
DeepSeek-V3 在多个基准测试中表现优异，尤其在代码生成、数学推理和长文本处理任务上展现了强盛的能力。
在 HumanEval、LiveCodeBench 等编程测试中，DeepSeek-V3 生成的代码逻辑严谨、布局清晰，明显优于其他开源模型。
在 MATH-500、AIME 2024 等数学竞赛中，DeepSeek-V3 的表现超越了 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，展现了强盛的逻辑推理能力。
在 DROP、LongBench v2 等长上下文任务中，DeepSeek-V3 可以或许处理 100K 以上的上下文，展现了卓越的长文本理解能力。
在 C-Eval、C-SimpleQA 等中文任务中，DeepSeek-V3 表现突出，展现了其对中文的深刻理解和处理能力。
四、资本效益：高性价比的典范
DeepSeek-V3 在保持高性能的同时，明显低落了训练和推理资本，成为高性价比的典范。

DeepSeek-V3的发布标记取开源模型在性能上迈上了一个新的台阶。未来，DeepSeek 团队计划进一步优化模型架构、提升数据质量，并探索更高效的推理方法，推动模型向通用人工智能（AGI）的目标稳步迈进。
DeepSeek-V3依附其创新的架构计划、高效的训练计谋和卓越的性能表现，成为当前最强的开源模型之一，为 AI 技术的发展注入了新的活力。无论是学术研究还是商业应用，DeepSeek-V3 都展现了巨大的潜力，值得深入探索和应用。
【三】微软发布New Bing和Microsoft 365 Copilot
早些时间，微软发布了New Bing，其在搜索引擎中集成了GPT。

New Bing可以引用最近1小时发布的信息回复用户的问题。如果用户提出的问题比较模糊，新版Bing则会尝试“反问”用户，并为用户给出相应的回复发起。简而言之，New Bing是搜索引擎+实时信息+GPT的一次尝试，打造一种“聊天式的搜索引擎工具”。
等候GPT-4一发布，微软马上“坦白”，确认了New Bing使用的普罗米修斯模型（Prometheus）就是OpenAI发布的GPT-4，并且表现使用New Bing的用户应该已经体验到GPT-4的强盛功能。
微软：“不愧是我”。
但是微软的AIGC尝试并未就此告一段落。
紧接着微软发布另一个重磅应用：Microsoft 365 Copilot，一夜之间在中外互联网上刷屏。
Copilot也应用了GPT-4技术，可以或许资助用户在 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和Teams等软件中举行写作、编辑、总结、创作、演示文稿等工作。
用户可以根据需求生成文档，也可以让Copilot主动做PPT，并一键做出精美排版，还可以让Excel主动分析数据的特点，主动生身分析图表等。
微软认为此次Copilot最重大的意义是在于大幅提高了生产效率，减少了一样平常不须要的工作时间浪费，我们与电脑的交互方式迈入了新的阶段，从此我们的工作方式将永远改变，开启新一轮的生产力大爆发。
【四】Anthropic发布Claude
在GPT发布，并且微软加注OpenAI之后，Google火速投资Anthropic，这个由前OpenAI研究副总裁Dario Amodei创立的人工智能公司。
风浪大了，好卖鱼。
之后，Anthropic便发布Claude，直接对标GPT。其宣称具有和GPT一样的对话问答能力，可以或许实验各种基于文字对话的任务，如文档搜索、摘要、写作、编码，以及响应用户的提问。

【五】Google发布PaLM API
Google在3月14日晚间开放了其大语言模型PaLM的API。Google一度是互联网公司在AI领域的半壁江山，但必须要承认的是，在这次AIGC的海潮里，Google的工作并没有得到预期的关注。
由于同一天的晚时间，GPT-4闪亮登场了。

与微软雷同，Google也全面更新了旗下的AI办公工具，重要包罗以下几个方面：
【六】斯坦福大学发布Alpaca
斯坦福大学发布了由Meta的LLaMA 7B模型微调而来的Alpaca模型。

Alpaca模型宣称训练资本不到600美元，但是评估效果与GPT相当。
那么斯坦福研究团队是怎么用这区区600美元来完成“如此大”的工程呢？
起首，斯坦福团队花了不到500美元用GPT的API来生成研究所需的训练数据（这骚操纵，Rocky愿称之为蒂花之秀）
接着，用云盘算平台去微调训练Alpaca模型，其训练资本只有100美元。
就这样，ChatPGT的能力就被很好的“拷贝”了，并且Alpaca模型的参数只有70亿，GPT少了约25倍，让其在单卡上运行成为了大概。
这阐明我们可以或许获得的类GPT功能的综合资本将会逐步低落。
Alpaca开源代码：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
【七】AI Agent概念
2024年，Agent概念忽然爆火。Agent这一概念劈头于哲学，描述了一种拥有欲望、信心、意图以及接纳举措能力的实体，Agent的在人工智能领域很早就被提出来了，但GPT-4等大模型的快速发展让Agent再次被推到浪尖。大模型和Al Agent的关系就像发动机和汽车的关系，大模型很关键，没有发动机就没有汽车，但发动机资本也就占汽车的不到五分之一。因此，大模型能不能把代价通报到更多的场景，核心就看Al Agent, Al Agent是大模型与场景间代价通报的桥梁。
3.3 AI视频大模型

【一】OpenAI发布Sora：Video generation models as world simulators
2024年2月15日，OpenAI重磅发布了“天下模型”——Sora，一个可以或许生成60秒视频的AI视频大模型。
Rocky也在连续撰写Sora等AI视频大模型核心基础知识全维度解析文章，盼望大家可以或许多多点赞：
深入浅出完整解析Sora等AI视频大模型核心基础知识

Sora的发布让Scaling Law在AI视频领域也见效了，即让模型越大和数据越多的同时，模型效果越好。
除此之外，Sora还有以下关键特点：
从整个效果来看，Sora不止步于视频生成工具，它的背后是OpenAI的宏大愿景：开发出可以或许让盘算机理解模拟物理天下的算法和模型，而OpenAI认为最有大概的技术之一是生成模型(generative model)。
【二】Runway发布Gen-2
Runway在2022年9月发布的Gen-1展现的文本转视频的能力给我们带来了的极大的视觉震撼。
而现在，Gen-2发布了。

Gen-2不但可以从无到有直接生成视频，并且与Gen-1相比，它生成的视频帧与帧之间衔接得更加流畅了，整体画质也更加清晰。
那么等到Gen-3发布的时间，我们能不能一键生成爆款短片呢？
Gen论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.03011
【三】SVD（Stable Video Diffusion）
【四】Animatediff
【五】可灵
3.4 AI多模态大模型

【一】微软发布Visual GPT
原生的GPT展现出了强劲的文本推理能力和对话问答能力，但是它无法处理视觉信息。

Visual GPT通过借助如Visual Transformer和Stable Diffusion等视觉模型的强盛的视觉理解和生成能力，来开启GPT处理视觉任务的研究方向。
现在Visual GPT可以到达如下效果：
Visual GPT论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.04671
Visual GPT开源代码：https://github.com/microsoft/visual-chatgpt
【二】GPT-4V
3.5 数字人

现在在AIGC时代，数字人重要分为2D数字人和3D数字人两个大方向。
2D/3D数字人建模和驱动的技术路线重要有：
【一】HeyGAN
【二】Stable Audio
3.6 传统深度学习大模型

【一】Segment Anything Model系列模型
2023年4月6号，Meta发布了CV领域的分割大模型Segment Anything Model（SAM），并且开源了现在为止分割方向最大的数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset（SA-1B），其包罗了超过1100万的数据与超过10亿的mask标签。


在自然语言处理领域的大模型海潮下，CV领域在未来或许会迎来“ChatGPT时刻”。
SAM demo所在：https://segment-anything.com/
SAM 论文所在：https://arxiv.org/abs/2304.02643
【二】DINO系列
3.7 AIGC硬件

【一】Nvidia发布H100 NVL
英伟达在一年一度的GTC大会上，发布了新显卡：带有双GPU NVLink的H100 NVL。

H100 NVL是专门针对算力需求巨大的ChatGPT而计划的显卡，H100 NVL拥有夸张的188GB HBM3内存（每张卡94GB），这也是现在Nvidia发布的内存最大的显卡。
在如此夸张的设置加持下，H100 NVL就成为了大规模部署AIGC大模型的理想选择。
与此同时，为了低落用户部署大模型的资本，Nvidia还推出了DXG Cloud服务，在云端将8张H100或A100显卡构成的超级盘算机提供给用户，可以或许便捷地完成雷同ChatGPT等先进AI应用的盘算工作。
或许，在抽丝剥茧之后，我们会发现把AIGC带到各行各业的最原始的源头，是Nvidia。
4. AIGC时代的商业落地分析

Rocky相信，AIGC引发的科技海潮正在席卷举世，推动了一个新的科技时代。从硅谷、中关村到西湖等，举世的AI从业者都在热议AI的未来。OpenAI首创人Sam Altman甚至提出了AI领域的新版“摩尔定律”：举世AI模型的盘算量每18个月就翻一番。
随着包罗OpenAI在内举世大模型公司都连续低落大模型的API调用资本，让越来越多的大模型得以触达更多用户的同时，大模型的“代价战”也愈演愈烈。只有效户的量级足够，才有自家大模型成为AIGC时代新基础平台的大概性，这就雷同于移动互联网时代iOS和Android平台的“基础平台”之争。
下面我们将从基础设施、AIGC模型、AIGC应用和未来趋势四个层面分析AIGC商业落地的具体场景和发展前景，从而让我们对AIGC时代有更深的理解与洞见。

4.1 AIGC模型层

当前，AIGC大模型的技术突破大多由科技巨头主导。依附雄厚的资金、盘算资源和顶尖的AI人才储备，这些公司在大模型训练、优化和部署方面具有先天上风，并构建了强盛的“技术护城河”。与此同时，一些AIGC领域的“明星”创业公司也获得了大量融资，通过出色的科研气力和创新应用到场到这一竞争中。
2012年至2022年间的深度学习时代重要是基于小模型的应用，如目标检测、图像分割和人脸识别等。然而，AIGC驱动的下一代AI模型规模已达百亿级别参数，其卓越的性能潜力令人瞩目。尽管这些模型的研发资本高昂，但长期来看，大模型在市场中的上风和竞争力不可小觑，吸引了越来越多的科技公司投身其中。
与模型规模和算力相比，高质量数据在AIGC时代的代价更加明显。由于增长模型参数量所获得回报的边际效应现在看来是递减的。与此同时，大模型通过“数据飞轮效应”实现的不断优化：在特定领域的优质数据不断输入，不但能让大模型在特定领域到达极佳的性能，还能资助公司建立起独特的技术壁垒。这时，大家都明白了数据的紧张性，数据的集中化也带来了“数据孤岛”问题。各公司掌握的关键数据逐渐形成壁垒，导致数据共享变得困难。因此如何打通“数据孤岛”，实现数据互通互联，将是未来AIGC时代大模型竞争的关键。
从产业发展趋势来看，AIGC模型层的竞争很大概最终形成雷同于iOS/Android和云盘算的格局。科技巨头和“明星”创业公司将占据核心位置，而其他公司则难以获得较大市场份额。在这一背景下，AIGC模型的商业化进程将大幅改变内容生产的资本和效率，并且很有大概会改变未来的信息交互方式。而如同IOS/Android以及windows一样，AIGC模型层将会拿走产业代价链里的大头，所以AIGC时代的早期无疑将是继移动互联网时代之后，下一个史诗级科技革新的重大战略窗口时期。
正如之前所说的，AIGC大模型很有大概成为AIGC时代的“移动互联网”或者“智能手机”。同时AIGC大模型也会连续演化，形成以下几种主流形态：
同时从举世角度看，AIGC模型层呈现出明显的差异化发展特性，比如中国和美国的发展路径各有特色。美国AIGC市场以少数科技巨头为主导，部门顶尖创业公司作为补充。整体格局更趋向于高资本、资本密集的“军备竞赛”，新的玩家难以入场。与此同时，中国的AIGC发展百花齐放。超过百余个项目宣称正在研发大模型，中国企业通过开源生态和二次开发，逐步在AIGC领域找到新的方向。
举世在AIGC领域的比力还远远未到终局。对于中国来说，最紧张的是⼤⼒发展AIGC应⽤⽣态。在移动互联⽹时代，中国就是应用领域的良好⽣，形成了面向外洋市场的成熟商业模式输出。对于中国AIGC的未来，Rocky认为，优先繁荣应用生态、紧跟最新技术，并在条件成熟后进一步推进技术突破，是一个务实的计谋。
4.2 基础设施层

随着AIGC技术的迅猛发展，以Nvidia和AWS为代表的算力芯片和云盘算供应商正在成为了基础设施层的核心力量，他们通过提供高性能算力支撑，为AIGC时代的科技进步奠基了坚固基础。
算力可以说是AIGC时代的核心驱动力，Nvidia依附GPU在举世市场的巨大需求，已经成为AIGC基础设施领域的领导者，并成功跻身“万亿美元市值俱乐部”。然而，Nvidia仍旧面临着来自AMD、英特尔等老牌芯片制造商的竞争压力，同时也受到Google、微软、OpenAI等科技巨头以及AIGC时代“新贵”企业的挑衅。
算力需求可以进一步细分为训练算力和推理算力两种范例，训练算力用于模型的初期开发和优化，需求相对静态且阶段性强。推理算力用于支持实时动态的模型应用，需求连续且难以中断。相比训练市场，推理市场的增长潜力大概更大，由于AIGC应用场景对推理能力的实时性要求更高。对于基础设施创业公司来说，开发更高性价比的AI推理芯片成为破局的紧张时机。
同时，数据供应可以说是AIGC时代的关键资源。在AIGC产业中，数据供应商的角色至关紧张。他们重要负责提供数据制作、储备、标注和合规服务，为AIGC模型的更新优化提供强有力的支持。高质量且符合伦理的数据是构建强盛 AI 模型的基石。随着AIGC时代的连续发展，数据供应商的竞争力将不再局限于单纯的数据量，而是转向数据的质量、覆盖范围以及服务的精细化程度。
在基础设施层有了算力和数据这两大紧张支撑后，开始慢慢形成基础工具与框架这个承上启下的关键环节。它负责将通用大模型调整为更得当具体应用需求的工具。这部门重要包罗以下两类角色：
以Hugging Face为例，它已发展为举世最大的AI社区和平台。在这个平台上，用户可以共享和托管AI模型与数据集，还可以轻松地构建、训练和部署AI模型。与此同时，Hugging Face也在探索多元化商业化路径，例如私家模型库、模型推理服务和AutoTrain工具等。这些基础工具和框架不但低落了AIGC技术的门槛，还为整个AI行业注入了新活力，预计未来这一领域将迎来更多创新和机遇。
AIGC基础设施层是整个生态系统的核心驱动力。从算力芯片到数据供应，再到基础工具和框架，每个环节都在推动AIGC技术更广泛的应用和普及。在未来的发展中，AI行业必要平衡好资源优化、技术创新和资本控制，才能更好地满足快速变化的市场需求。无论是现有的科技巨头还是AIGC创业公司，都有时机在这一领域找到自己的定位。特殊是在推理芯片开发、数据服务优化和基础工具迭代方面，将有更多突破口等候挖掘。
4.3 AIGC应用层

Rocky认为，古今中外商业落地的情势可以归结为两种：ToB和ToC，AIGC时代也不例外。随着基础设施层和AIGC模型层的发展逐渐成熟，AIGC应用层势必会涌现出大量新时机。然而，这些时机只有少数深耕细分行业，并掌握“数据飞轮”迭代能力的公司可以或许把握住。对多数公司而言，这场科技海潮或许只是一场短暂的美梦。
从短期来看，基于AIGC的消费级应用会重新崛起。像GPT-4和MidJourney这样的算法解决方案即产物的“杀手级应用”（Killer Apps），正成为AIGC应用层最有代价的情势。这些消费级应用展示了AIGC技术的强盛潜力，也AI行业树立了标杆。
对于应用型公司，尤其是深耕细分行业的创业公司，与科技巨头合作显得尤为紧张。通过在预训练大模型的基础上微调优化，这些公司可以开发出得当自身领域的大模型，建立业务流程的闭环，并通过提供SaaS服务实现商业化。
Rocky 认为，大模型的微调和优化对AIGC应用层的公司来说至关紧张。想要在竞争中脱颖而出，这些公司必要：
别的，细分领域的AIGC公司必须高度重视行业数据。细分领域的数据不但稀缺，还具有极高的战略代价。如何利用数据结合行业知识来打造竞争壁垒，同时保障用户隐私，是AIGC应用层公司必须解决的关键问题。
同时从长期来看，存在基于AIGC的ToC平台级产物的大概性。Rocky坚信，在AIGC应用层，ToC平台级产物在未来将会出现。例如，如果可以或许基于AIGC技术打造一个集内容创作、消费、分发于一体的社区，这个社区不但限于AIGC用户，而是辐射更广泛的受众群体，大概会成为下一个Killer App或平台级产物。这种大概性让人联想到移动互联网时代的爆款应用——它们不但改变了用户举动，也推动了整个AI行业的变革。
在整个AIGC应用层中，其实涵盖的行业范围极为广泛，包罗但不限于以下领域：
这些行业都必要多模态AIGC技术的支持，包罗图像生成、视频生成、文字生成、音频生成、代码编写等能力，以及通过融合这些能力打造的多模态产物，如智能机器人、虚拟数字人、AI 生成软件（AIGS）和知识图谱等。
多模态技术的整合是AIGC应用层的核心，也是重构各行行业的关键。将单模态技术能力有机结合后，可以实现更复杂、更智能的产物形态。以多模态技术为驱动，AIGC可以或许对各行业举行深度赋能甚至彻底重构。例如：
AIGC应用层是当前科技海潮中的核心战场。无论是从短期的消费级Killer App到长期的多模态平台级产物，这一层级都为企业提供了巨大的创新空间。通过对细分行业的深度理解，掌握独特的行业数据，同时依托强盛的大模型和多模态技术，AIGC应用层的公司将有时机在这一时代海潮中立足并领先。未来已来，AIGC应用层不但是产业的延伸，更是创新的发源地，等候更多具有远见的企业和个人加入这场变革之旅。
4.4 新周期里的时代时机

自2017年谷歌推出 AlphaGo 和 AlphaZero 等“棋类终结者”以来，AI 领域的发展连续令人瞩目。依附这些里程碑式的成果，谷歌好像站在了行业的顶端。但AIGC时代的兴起，却揭示了一个紧张究竟：上风从来不是永久的，只要捉住新周期里的关键时机，逆袭就有大概。
2017年，谷歌发布了Transformer模型。这一技术不但为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性突破，更成为未来AIGC海潮的核心支撑。同年，谷歌在医疗领域推出AlphaFold，通过分析氨基酸序列精准猜测卵白质3D布局，其成果到达了天下顶尖水平。
这些技术进步让谷歌方兴未艾，俨然成为AI领域的绝对霸主，难以被其他公司超越。如果一切按这个势头发展下去，谷歌本可以像移动互联网时代一样，攫取AIGC红利的最大份额。
只是，OpenAI和微软不这么认为。2022年11月，OpenAI经过不懈努力推出了ChatGPT，一款真正意义上的杀手级AIGC应用。它不但以良好的语言生成能力惊艳天下，还冲破了谷歌在AI领域的垄断格局。
面临ChatGPT的迅速崛起，谷歌匆忙推出了Bard。但是“夷由就会败北，果断就会白给”的不但仅是普通人，也包罗了谷歌这样的科技巨头。由于预备不足，Bard在发布初期反复翻车，不但回复错误简单问题，还遭到了行业表里的广泛质疑。与之形成光显对比的是ChatGPT的优异表现，这场竞争让谷歌显得有些狼狈，也反衬出微软+OpenAI 组合的后发上风。
微软与OpenAI的合作在此时显示出极高的战略代价。ChatGPT被整合进Bing搜索，不但让 Bing一跃成为热门搜索工具，还对谷歌赖以生存的核心业务——搜索广告，发起了直接挑衅。长期以来，在搜索领域几乎没有存在感的Bing，依附ChatGPT的赋能实现了“咸鱼翻身”。这一案例的成功并非偶然。微软的逆袭背后，是几个关键要素的长期积聚：
这场逆袭不但让谷歌感受到了前所未有的竞争压力，也让行业看到了突破传统格局的大概性。
Rocky认为，这一案例为企业在AIGC新周期中寻找时机提供了紧张开导：
AIGC的新周期正在重新定义行业格局。从谷歌的领先到微软+OpenAI的破局，这不但是技术的比力，更是战略、实验力和市场洞察力的比拼。对于想要捉住 AIGC 时代时机的公司来说，技术创新和市场计谋缺一不可。接下来，更多的企业或许会加入这场海潮，利用AIGC技术在更多领域掀起新的竞争。而这一切才刚刚开始。
4.5 AIGC时代的商业落地分析

AIGC引领这场新技术海潮，其对商业模式的重塑和新场景的挖掘，正如智能手机对移动互联网的推动一样，带来了革命性的变化。在规模化落地之后，智能手机做到了产物普惠，每个人都能拥有一个智能手机，也为后续的Killer Apps的爆发奠基了基础。而AIGC时代，大概率也会有这样的发展路径。从产物形态到用户体验，从ToB到ToC，我们可以从技术和商业两个维度深入分析AIGC的落地时机。
AIGC产物的一个潜在壁垒是用户场景迭代形成的专有数据，将这些专有数据连续反哺AIGC大模型，有时机形成持久的“技术护城河”。总的来说，垂直应用领域的大量AIGC创新尝试在未来具备很强的盈利能力：

移动互联网时代，智能手机的规模化生产实现了产物普惠，使每个人都能拥有一个智能终端，为后续杀手级应用（Killer Apps）的爆发奠基了基础。在 AIGC 时代，这种“新终端”的定义变得更加广泛。Rocky 提出，AIGC 的“具身智能”大概包罗但不限于以下形态：
在移动互联网时代，我们必要通过编程才能和盘算机做交互。与传统编程交互相比，AIGC让用户可以通过图像、视频、自然语言对话等更直观的方式举行交互，大幅提升了数据组织效率。这种交互方式的变化，将进一步拓展“智能终端”的界限，催生新一代的硬件形态和产物体验。

同时，在AIGC的商业落地过程中，ToB和ToC各自呈现出不同的核心逻辑。我们可以在移动互联网的ToC模式和传统深度学习的ToB模式中，鉴戒挖掘AIGC在ToB和ToC的基本逻辑：
在AIGC时代，ToB和ToC方向有一个共同特点，那就是切勿随意扩张团队规模。由于Midjourney告诉我们，伟大的团队只必要11个人就够了。Rcoky认为我们要找到的是志同道合、基本面合适、可以或许成为互相的“千倍同事”，才让团队高效强悍的前进。
我们要在在⾮共识的领域，使用AIGC技术，做准确⽽⾮轻易的变乱。在AIGC这个新时代，我们必要认真思考，基于这次技术⾰新，有哪些原⽣新模式的创业时机。同时还要思量，哪些是新进⼊者的时机，哪些是现有⾏业领先者的时机。
结合当前AIGC技术与商业情况，Rocky 提出了以下创业关键要素：
固然，最紧张的还是团队。在团队具备良好的技术能力的同时，团队成员也要懂⾏业和场景，所谓“技术为先，场景为重”。
接下来，我们以移动互联网时代的美团和抖⾳为例，具体探讨一下关于非共识的一些商业思考。美团选择的原⽣新模式叫“餐饮外卖”，属于“共享经济”中的“O2O（线上到线下）”部门，左边⼤量的餐饮店⾯，右边是浩繁各式各样的消费者，中间是成千上万的骑⼿，是“重模式”，但早期互联⽹⼤⼚更喜欢和擅⻓做“轻模式”，切⼊餐饮⾏业是“⾮共识”。外卖的履约服务链条太⻓、难以数字化，很难进⾏精细化运营。但最后美团把它做成了，这些难的变乱成为其最⼤的核⼼上风和竞争壁垒。
再看抖⾳，它选择的原⽣新模式叫“短视频分享”，属于其时流⾏的“创作者经济”的⼀部门。抖⾳最⼤的“反共识”是：它把视频创作者经济跟万亿体量的电商GMV之间的桥梁打通了，形成规模化、有效率的转化。
在电商直播崛起之前，有两类直播，⼀种叫游戏直播，另⼀种叫⽹红直播，变现重要靠观众打赏。这类变现模式的经济体量⾮常⼩，容纳不了那么多良好的创作者。但抖⾳通过保举算法、发展创作者⽣态和商家⽣态、建⽴抖⾳⼩店闭环、优化内容电商转化等各种努⼒，把内容往电商转化这个巨⼤的商业闭环给做通了。做通之后，抖⾳就可以邀请全国最多最良好的创作者来抖⾳平台创作内容，并报之以巨⼤的电商贩卖收⼊作为奖赏。
所以，抖⾳的外洋版TikTok出海后，很多当地的短视频和直播平台都打不过它。由于Tiktok并不但仅是⼀个左边创作者右边消费⽤户的视频内容平台，它更是⼀个新型的创作者经济和海量电商GMV转化的结合体，是新物种，具备复合型竞争上风。
总的来说，在AIGC时代，创业公司仍旧必要由敢于挑衅非共识领域的决心与雄心，并以颠覆性的创新重塑行业规则。从当前的技术和商业情况来看，AIGC的应用生态是最具潜力的方向之一。以下几点值得重点关注：
最终，AIGC的商业落地，将在B端实现明显的降本增效，同时在C端迎来体验的全面升级。随着技术的成熟和生态的完善，AIGC有望成为下一波科技海潮中的核心引擎，为行业带来全新的增长动力和商业机遇。

5. 在AIGC时代，如何成为AI绘画艺术家

Rocky认为随着AIGC技术海潮的到来，AI已经不再是遥不可及的科技，而是我们每个人都可以到场的AI技术⾰新。它正在走进生活，为更多人带来前所未有的创作和表达时机。从AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人等领域的连续发展可以看出，AIGC技术正逐渐渗出到各行各业，未来定会广泛应用于各行各业。同时围绕着AIGC的开源和闭源生态都在繁荣发展，越来越多的AIGC工具、工作流和产物赋能各类创意领域，形成“传统业务+AIGC”的新模式。
也正因此，AIGC时代带来的不但是一次技术革新，更是头脑方式的大幅创新。掌握AIGC技术不但是为了追赶科技的步调，更是为我们提供头脑突破和创新的源泉。我们每个人在社会中的分工不同，所以我们必要拥抱和学习AIGC技术成为“AI绘画艺术家”，进而让AIGC技术提⾼我们的工作效率、开发我们的创新灵感、增强个人综合能⼒，更好的与AI举行“协同合作”。
不论我们是AI行业从业者、艺术创作者还是AIGC爱好者，只要拥抱AIGC科技海潮，都可以找到属于自己的先发上风，“先行者的红利”会为我们带来前所未有的机遇。
对AI从业者来说，AIGC提供了一个全新的技术发展领域。AI绘画等生成模型背后涉及的诸多关键技术，可以资助AI从业者拓展新的AI应用场景，如图像生成、图像编辑、内容计划甚至虚拟情况构建。不但如此，AIGC技术的快速发展还推动了AI应用工具和AI产物框架的创新，掌握这些工具可以或许让AI从业者更快实现创意并加速商业化落地。从而在竞争猛烈的AI行业中，提升市场核心竞争力。
对于传统艺术家来说，AIGC技术是一个充满大概性的领域。通过学习AIGC技术，艺术家们可以利用这些技术举行精细化创作，并以此为基础举行更加精细化的创作与修改，从而进一步拓展艺术表现情势。AIGC技术可以生成抽象艺术、超实际主义风格的作品，甚至将盘算机生成的图像与传统绘画本领结合，赋予艺术家更多大概性。借助AIGC技术，传统艺术家们不但可以丰富创作手法，还可以通过AI生成互动性和沉醉感更强的作品。同时通过深入学习这些技术，传统艺术家们可以或许在作品中融入技术特性，建立独特的个人风格，甚至在艺术界中开发新领域。AIGC技术不但丰富了创作手段，也为传统艺术家们提供了与观众互动的新方式。
对于AIGC爱好者来说，学习AIGC技术是理解AI生成内容魅力的最佳途径。通过掌握AIGC的基本概念和应用工具，爱好者们不但可以生成图像、文本、视频、音乐等多种内容，还可以或许到场到AIGC社区的讨论和发展中。在AIGC时代，爱好者们不但可以作为消费者欣赏AI创作的作品，更是AI内容的创造者，可以或许体验到亲自到场生成过程的爱好，这无疑让AIGC技术可以或许快速破圈，进一步加速了AIGC时代的发展步调。
总的来说，我们无论是AI从业者、艺术家还是爱好者，学习AIGC技术能资助我们提升艺术观赏⼒、创意咀嚼以及驳倒性头脑，从而提升我们的综合能力。AIGC技术可以作为工作和生活中的“辅助驾驶员”，为我们提供新的头脑方式、丰富的创意工具以及强盛的生产力。
在2023年GTC大会上，NVIDIA首创人黄仁勋提出了一个很故意思的观点，他认为生成式AI是一种新型盘算机，我们可以用自然语言举行“编程”，并将想法变成实际。任何人都可以下令盘算机来解决问题。这个观点进一步突显了AIGC的潜力，Rocky也相信，AIGC将成为未来互联网的紧张交互界面，它不但加速了我们与AI技术的融合，更资助我们从各自的专业领域出发，探索无限的大概。
Rocky相信AIGC时代的发展速率不会让我们失望，掌握AIGC知识无疑将为我们带来明显的先发上风，无论是探索新的AI应用场景还是通过AI工具创作作品。那么让自己变成独立思考、深度思考、弹性思考、思考质量极佳以及对事物本质理解深刻的人，才可以或许从AIGC时代中获取更多高代价的回馈，在未来的工作情况中掌握更多主动权。就像当我们可以创造任何想要的东西时，我们能多准确地表达“那是什么”的能力就变得尤为紧张，如果能再有灵光一现的好奇心和想象力，那就会有无限的时机等候我们去实践与创造。
在AIGC时代中，AI从业者要了解如何利用AIGC工具有效地创造代价，而不只是两耳不闻窗外事的“炼丹师”。以数据驱动和大模型为中心的计谋已经成为AI行业的局势所趋，因此掌握如何创建一个快速迭代、实时反馈的工程闭环尤为紧张。正如OpenAI首席科学家Ilya Sutskever所说，规模越大，潜力越大（“I had a very strong belief that bigger is better, and a goal at OpenAI was to scale.”）。AI从业者若能从AIGC工具中不断学习，将会在这个时代保持领先。
同时，在AIGC时代的转型和入局之路上，我们不妨对自身提出几个问题。未来能否像2017年那样，敏锐地把握住雷同于Transformer的关键技术？如果回到2018年，当GPT系列模型尚未大获成功时，如何判断其潜力？ 我们是否有勇气在不确定性中捉住AIGC时代的下一个重大突破？通过对这些问题的思考，我们可以更加清晰地认知AIGC时代未来的发展方向，进一步提升个人在AIGC时代的竞争力。
在AIGC时代，成为AI绘画艺术家不但仅是AIGC技术的学习，更是一次自我提升的路程。无论我们是AI从业者、传统艺术家，还是AIGC爱好者，掌握这项技术都将带来全新的视角和无数的时机。AIGC不但是未来的交互界面，更是引发创新、探索未知的工具。这个充满潜力的领域接待所有有爱好的人，未来属于那些愿意拥抱技术、大胆探索的开发者。
6. AI绘画领域研究的热点

当前，AI绘画领域已经进入发展的高速期，技术的快速迭代和应用的广泛拓展让这一领域充满了活力与潜力。然而，尽管AI绘画技术取得了明显进展，想要在AIGC时代实现大规模落地和产物化，仍有许多必要优化和研究的方向。在本章节中，Rocky将为大家具体介绍这些AI绘画领域研究的热点方向。
6.1 AI绘画质量连续提高

在AI绘画领域，生成更高质量、更高分辨率、更加精细化的图像一直是研究的核心课题。随着技术的不断进步，以Stable Diffusion为代表的AI绘画开源大模型连续进化，推动了图像生成质量的明显提升。Stable Diffusion的核心布局包罗扩散模型、VAE（变分自编码器）和文本编码器，而最近的研究工作正是从这三个方面入手，不断优化模型性能。例如，FLUX.1系列模型和Ideogram系列模型通过引入更先进的模型架构、更大的参数量、更巨大的训练数据以及更丰富的微调技术，明显提升了图像生成的质量和分辨率，甚至在文字渲染方面也取得了突破性进展。
下面，Rocky将系统性地梳理提升AI作画质量的主流优化方向，并结合具体案例，为大家具体解析这一领域的最新进展。

下面Rocky系统性的梳理了提升AI作画质量的主流优化方向，让我们一起学习：
【一】模型架构与算法优化层面
【二】细节与真实感提升层面
【三】风格融合与创新层面
【四】数据质量与多样性提升层面
1.高质量数据集建立：数据是 AI 绘画的基础，高质量的数据集对于提高模型的性能和生成图像的质量至关紧张。研究职员致力于收集、整理和标注更多高质量的图像数据，包罗各种风格、主题、题材的绘画作品，以及真实天下的图像数据。同时，对数据举行清洗和预处理，去除噪声和无关信息，提高数据的质量和可靠性。
【五】与其他技术的结合层面
【六】AI绘画模型的评估维度
同时我们设置了五个关键评估维度，用来评价AI绘画大模型的图像生成质量。五个关键评估维度分别是：
以Ideogram 2.0为例，这是当前AI绘画领域中文字渲染效果最好的模型。Ideogram 2.0在生成传神图像、图形计划和版式计划方面具有业界领先的能力，支持多种风格（如写实、计划、3D和动漫），并在图像与文本对齐度、整体主观偏好以及文字渲染准确性等指标上明显超越了DALL-E 3和Flux Pro。
6.2 AI绘画性能连续提升

在AI绘画领域，生成高质量图像的同时，提升模型的作画性能同样是一个至关紧张的研究方向。当前，AI绘画大模型生成一张图片通常必要10秒左右的时间，这与实时生成的期望还有肯定隔断。因此，研究者们正在积极探索各种优化方法，以明显提升AI绘画模型的作画效率。下面，Rocky将为大家具体介绍几种经典的性能优化算法，并分析它们的技术原理和实际效果。
起首我们介绍一下Consistency Model，其是在扩散模型（Diffusion Model）的基础上提出的一种优化方法。它的核心思想是通过引入同等性约束，明显减少生成图像所需的采样步数。
Consistency Model要求从某个样本到噪声的加噪轨迹上的每一个点，都可以通过一个函数
映射回这条轨迹的出发点。也就是说，同一条轨迹上的所有点经过                                   f                              f                  f 映射后，效果都是同一个点。在微调后的Consistency Model中，只需从噪声中采样一个点，送入函数                                   f                              f                  f，即可生成对应的数据样本。这种单步生成模式大幅提升了生成效率。
因此，与传统扩散模型通常必要的30-50步采样相比，Consistency Model仅需3-5步即可生成高质量图像。同时，Consistency Model支持也多步生成模式，用户可以根据需求在生成速率和质量之间举行权衡。
Consistency Model的提出为AI绘画模型的性能优化提供了全新的思路。通过优化采样算法，研究者们可以或许在保证生成质量的同时，明显提升模型的作画效率。这一方法不但实用于图像生成，还可以扩展到视频生成等领域。

从下图可以看到，Consistency模型架构是一个非常经典的AI绘画性能提升案例，通过优化扩散模型的采样算法，从而将作画的采样步数从30-50步低落至3-5步，可以说是大幅优化了扩散模型的整体作画效率。

除了同等性约束，我们还可以对AI绘画模型举行蒸馏，从而提升AI绘画大模型的作画性能。其中的代表模型有SDXL Turbo和SDXL-Lightning。
SDXL Turbo可以说是对抗蒸馏的典范，是基于SDXL模型计划的一种蒸馏模型，采用了对抗蒸馏（Adversarial Diffusion Distillation, ADD）技术。通过对抗蒸馏，SDXL Turbo可以或许在1-4步内生成高质量图像，接近实时生成的效果。SDXL Turbo模型本质上仍旧是SDXL模型，其网络架构与SDXL同等，可以理解为一种经过蒸馏训练后的SDXL模型，优化的重要是生成图像时的采样步数。
SDXL-Lightning是基于SDXL的另一种蒸馏模型，采用了渐进蒸馏（Progressive Distillation）和对抗蒸馏（Adversarial Distillation）技术。SDXL-Lightning仅需1-8步即可生成1024x1024的高清图像，生成速率超过SDXL Turbo和LCM（Latent Consistency Model）。
在技术原理上，SDXL-Lightning是基于Progressive Distillation（渐进蒸馏）和Adversarial Distillation（对抗蒸馏）来提升蒸馏效果。渐进蒸馏通过逐步减少采样步数，优化模型的生成效率。同时对抗蒸馏引入对抗训练，进一步提升生成图像的质量。
模型蒸馏技术的应用，使得AI绘画模型的生成效率大幅提升。SDXL Turbo和SDXL-Lightning的成功，不但为AI绘画领域的发展注入了新的活力，还为未来AI视频的实时生成奠基了坚固的基础。
除了上述的性能优化方法，我们还可以鉴戒硬件加速、模型剪枝、模型量化等其他性能优化方法：
AI绘画模型的性能优化是推动其大规模落地和产物化的关键。从Consistency Model的单步生成到SDXL Turbo和SDXL-Lightning的蒸馏技术，研究者们通过不断创新，明显提升了模型的作画效率。未来，随着硬件加速、混合精度训练和模型剪枝等技术的进一步发展，AI绘画模型的生成效率将进一步提升，为实时生成和多模态应用铺平门路。让我们一起期待AI绘画领域的更多突破，迎接一个高效、智能的AI创作新时代！
6.3 AI绘画生成更加可控

在AI绘画领域，可控生成（Controllable Generation）是一个比单纯直接生成更具挑衅性但也更具潜力的研究方向。通过注入控制条件，AI绘画大模型可以或许生成更符实用户需求的图像，从而明显提升生成效果的质量和实用性。这种可控生成的能力，不但让AI绘画技术在艺术创作中更加机动多样，也为其在广告、计划、影视等行业的商业化落地提供了强有力的支持。
可控生成的研究与实践，已经成为AI绘画领域不可或缺的一部门。从ControlNet到ControlNet Union，从Photomaker到IDM-VTON，研究者们通过不断创新，推动了可控生成技术的快速发展。下面，Rocky将为大家具体解析AI绘画可控生成的研究热点、技术进展以及未来趋势。

我们之前已经讲到的ContorlNet模型，就是其中的代表之一，其通过注入控制条件（如边缘、姿态、深度等），明显提升了生成图像的可控性和质量。同时也有越来越多的生成可控模型以“插件”的情势，与AI绘画大模型紧密配合，构建丰富多样的AI绘画工作流与AI绘画算法解决方案。
比如说在ControlNet基础上衍生出了ControlNet Union模型，它是一种多功能集成模型，将十多种控制功能（边缘检测、姿态估计、深度估计等）合为一体。与独立控制模型相比，它的处理效果没有显着降落，同时使用起来更加方便，用户可以根据需求机动选择。所以在ControlNet Union推出后，迅速受到开源社区的广泛关注与好评，成为AI绘画工作流中的紧张工具。

随着可控生成技术的发展，研究者们开始关注更精细化的条件控制算法，以满足特定任务的需求。

可控生成技术是AI绘画领域的紧张研究方向，通过注入控制条件，AI绘画模型可以或许生成更符实用户需求的图像，明显提升生成效果的质量和实用性。从ControlNet到ControlNet Union，从Photomaker到IDM-VTON，研究者们通过不断创新，推动了可控生成技术的快速发展。
6.4 AI绘画模型的端侧部署

端侧部署是指将AI模型直接部署在终端装备（如智能手机、平板、嵌入式装备）上，举行本地化运行推理，而不是通过云端服务器提供算力支持。
鉴戒之前传统深度学习时代的发展规律，AIGC时代必定也会出现很多的中⼩AIGC模型，大概会被直接部署在离⽤户最近的终端侧，形成“端侧模型”的新趋势。
端侧模型很检验硬件的集成⽔平，未来我们的电脑和⼿机上，大概会更⼴泛地集成类GPU的硬件芯⽚，具备在终端侧运⾏⼩模型的能⼒。Google、微软已经推出可以在终端侧运⾏的⼩模型。比如Nano是Google发布的Gemini⼤模型中最⼩的⼀款，专⻔为在移动装备上运⾏⽽计划的，⽆需联⽹，可以直接在装备上本地和离线运⾏。
AIGC模型的端侧部署可以或许为我们带来很多明显上风：
下面Rcoky开始解说当前AI绘画模型举行端侧部署的核心技术。AI绘画模型的端侧部署涉及多个技术领域的结合，包罗模型压缩、硬件加速、推理优化和跨平台支持。
【一】模型压缩技术
AI绘画模型通常是深度神经网络，参数量巨大，直接在移动端运行存在显存和盘算能力的限制。为了实现高效的端侧部署，模型压缩技术至关紧张。常用的模型压缩方法包罗：
【二】硬件加速
端侧装备通常配备有限的盘算资源，因此充实利用装备的硬件加速能力尤为紧张。以下是常用的硬件加速技术：
【三】推理优化框架
为了实现高效的推理，AI绘画模型的部署必要依赖一些经过优化的推理框架，这些框架可以或许针对不同硬件平台和操纵系统举行优化。常用的推理框架包罗：
【四】跨平台支持
端侧部署的一个紧张技术挑衅是如何实现不同装备和操纵系统上的兼容性。AI绘画模型必要在Android、iOS、Linux等多个平台上运行，保证模型的跨平台同等性。为此，通常会采用如下技术手段：
【五】端侧部署的挑衅与趋势
尽管端侧部署技术已经取得了长足的进步，但仍然面临一些挑衅：
随着硬件技术的不断进步，AI绘画模型的端侧部署将进一步普及，以下趋势值得关注：
AIGC时代的端侧部署技术正在迅速演进，为移动装备、智能硬件等终端提供了实时高效的AI生成能力。通过模型压缩、硬件加速和推理优化等技术，端侧部署在低落延长、节省带宽和保护隐私等方面展现出强盛的上风。未来，随着技术的不断进步，AI绘画模型将在更多终端装备上得以应用，进一步推动AIGC领域的发展。尽管面临盘算资源受限、功耗限制和多样化适配等挑衅，但随着自适应推理、分布式端云协同和更高效的模型压缩技术的出现，端侧部署的前景将更加广阔。
7. 从AI绘画到AIGC多模态

在之前的多个章节里，Rocky已经对AI绘画领域的发展举行了深入介绍和分享。步入2024年之后，AIGC多模态逐渐成为AI领域研究与应用的热点方向。如果说2022年是AIGC的元年，AI绘画、AI视频、大模型等领域迎来了各自的核心突破，那么2024年及未来，将是这些技术逐渐向多模态大一统模型演进的关键时期。这一演进过程不但将推动AIGC技术的迭代更新，还将引领AIGC产物的进化，并加速AIGC与人们一样平常生活的深度融合。本章接下来的内容Rocky将重点探讨在AI行业中，以AI绘画为基础，向AIGC多模态演进发展的趋势以及其中蕴含的机遇。
7.1 AIGC多模态的概念

AIGC的概念Rocky已经在本文的第一章节中具体介绍，在此基础上Rocky深入解说一下AIGC多模态的内涵。
AIGC多模态是指人工智能技术在生成内容时，可以或许同时处理来自多个模态（图像、视频、文本、音频等）的数据，并生成这些模态的恣意组合作为输出效果。与单模态AI模型相比，多模态AI模型可以或许更好地处理复杂的AIGC任务，生成更为丰富和多样化的内容。
例如，GPT-4o已经可以或许实现文本对话、文生图、图像理解与推理、音频理解、内容格式转换、代码理解与生成、数学问题求解、内容逻辑理解、多模态信息关联、科学盘算以及视频理解等多种功能。这种多模态能力使得AIGC系统可以或许在创作、电商、娱乐、营销、计划等领域带来连续的革命性变化。
下图是AIGC多模态应用的具体例子：

上图中展示了一个AIGC多模态任务，我们让AI模型生成关于猫的一些内容。在AI单模态模型中，当我们输入文本时，输出也只能是文本。在AI多模态模型中则不同，我们可以输入图像或者文本等多模态内容，同时输出也可以是图像、文本、音频等多模态内容。
除了上述的内容形态的丰富度外，AI多模态的架构还有很多上风。比如GPT-4必要接两个单独的模型来支持语音：一个模型将语音转成文本，文本送给GPT-4输出文本，同时必要另外一个模型将文本转成语音。整个流程十分复杂，整体的耗时也会增长。并且在整个处理过程中，越是环节多的流程，信息的丧失程度也会越高：它不能直接观察语气、多个语言者或背景噪音，也不能输出笑声、歌声或表达情绪。与此同时，大一统的AIGC多模态模型比如GPT-4o可以解决上述问题。
总的来说，AI多模态模型的整体上风如下：
7.2 AIGC多模态系统的构建

了解了AIGC多模态的上风，那么我们该如何构建AIGC多模态的系统呢？

通常来说，我们必要遵照以下几个步骤：
7.3 AIGC多模态的主流应用场景介绍

在本章节中，Rocky将具体分析AIGC多模态的主流应用场景，这些场景展现了强盛的潜力与应用代价。

【一】多模态内容创作：释放创意的新引擎
AIGC多模态技术在内容创作领域（专业创作与泛娱乐创作等）的应用极为广泛，涵盖了图像生成、音乐创作、视频制作等多种情势。通过融合文本、图像、音频等多种模态的输入，AI可以或许生成极具创意的内容，为艺术家、计划师和创作者提供全新的工具和灵感来源。
【二】虚拟数字人与虚拟助手：打造智能交互的未来
AIGC多模态技术在虚拟数字人和虚拟助手领域的应用正在迅速崛起。通过融合图像、语音和文本生成技术，虚拟数字人和虚拟助手可以或许提供更加自然和智能的交互体验。
【三】智能教诲与培训：个性化学习的革命
AIGC多模态技术在教诲和培训领域的应用前景广阔。通过生成多样化的学习材料，AIGC技术可以或许提升讲授效率和个性化水平。
【四】多模态智能搜索与保举系统：精准与智能的完善结合
多模态智能搜索与保举系统依托AIGC技术，通过整合文本、图像、视频等多种数据范例，提升搜索效果的精准度与保举系统的智能化水平。
【五】智能医疗康健领域：AI赋能医疗的未来
AIGC多模态技术在医疗领域的应用正在逐步开展，结合医学图像、电子病历（文本）和患者语音数据，AIGC技术可以提供更智能的医疗辅助。
【六】智能广告与营销：创意与精准的双重突破
AIGC多模态技术在广告与营销领域的应用前景广阔，可以或许根据用户的多模态举动生成个性化广告和创意营销内容。
7.4 AIGC多模态面临的挑衅

AIGC多模态技术的快速发展为各行各业带来了前所未有的机遇，但与此同时，这一领域也面临着诸多挑衅。从AI行业的三大关键护城河——数据、模型和算力出发，我们可以深入探讨AIGC多模态在现阶段发展过程中必要解决的关键问题。这些问题不但关乎技术的突破，更决定了AIGC多模态能否真正实现规模化应用和商业化落地。
8. AIGC是一个“不朽”的事业：从AIGC通向元宇宙

在AIGC时代到来前的2021年，元宇宙概念就开始兴起了。
在2022年之后，AIGC无疑成为举世科技领域最璀璨的明珠，不管是不是AI行业的从业者，大家都能感受到AIGC的技术革命性和广泛的应用前景。
偶合的是，在AIGC时代到临之前，2021年的元宇宙概念中就提到了AIGC、PGC以及UGC三大内容创作的方式，将会是元宇宙时代中的内容创作的核心动能，会深刻影响未来的各个行业发展。
就这样，AIGC与元宇宙有了千丝万缕的接洽，固然说现在元宇宙还处在概念阶段，但是无疑让AIGC时代的内涵更加丰富，也为AIGC时代注入了更多的视野高度与发展大概性。
回首历史，我们可以发现，从最开始的PC互联网革命，到移动互联网革命，接着到传统深度学习革新，再到现在的AIGC科技革新，每一个时代都循序渐进的积聚力量，为下一个时代打好坚固的科技基础。
在PC互联网时代，电脑开始将举世各地的人们毗连起来，同时创造了搜索、电商、社交通讯等应用。等到了移动互联网时代，智能手机的出现，让PC互联网时代的电脑应用搬到了移动端，各种科技产物更便捷的触到达了人们生活的方方面面，创造了共享经济、即时通讯、移动付出、短视频等新的应用生态。接着在传统深度学习时代，AI在经历了将近半个世纪的低谷后，终于在算力和数据的支持下，重新爆发了强盛的生命力，固然停留在了感知智能的阶段，但AI应用的连续落地应用无疑进入了不可逆转的时刻。
在2022年到来后，之前科技时代的沉淀终于迎来了新的质变，AI开始从感知智能跨越到数据智能的阶段，AIGC技术开始为人们提供创作、对话、写作、视频、音频等能力，可以预见的是未来AI技术将深入社会的方方面面，进而产生比之前科技时代都更加令人振奋的革新，由此带来的发展的周期与全面性都会比之前更加深刻。同时在AIGC时代的不断发展演进中，AIGC、PGC、UGC三大内容创作的方式会不断成熟与进化，会对内容生产方式与量级产生革命性的重构。AIGC技术也会与虚拟实际（VR）、增强实际（AR）以及其他沉醉式技术深入结合，逐步推动虚拟天下的构建。在这个阶段，AIGC不但是内容的创造者，更是虚拟天下的塑造者。通过AIGC，虚拟天下中的角色、情况和互动都可以主动生成，并且可以或许根据用户的举动实时调整和进化。
大家可以看到，AIGC不但是元宇宙的技术支撑，更是推动人类社会向虚拟天下迈进的紧张力量。随着AIGC技术的不断演进，元宇宙的概念将逐渐从理想变为实际。而AIGC，作为这一过程中的核心驱动力，将成为一项“不朽”的事业，深刻影响人类社会的未来。
8.1 元宇宙核心概念

上面我们已经讲了很多，那么，什么是元宇宙的完整概念呢？
元宇宙（Metaverse）是一个由虚拟天下和实际天下相互融合的沉醉式数字宇宙，它将互联网、虚拟实际（VR）、增强实际（AR）、人工智能（AI）、区块链和物联网等技术整合在一起，形成一个共享的、持久的、互动的虚拟空间。我们可以通过虚拟实际（VR）眼镜、增强实际（AR）眼镜、智能手机、智能电脑和智能游戏机等前言进入这个虚拟天下中。在元宇宙中，用户可以通过虚拟化身（Avatar）举行社交、娱乐、学习、工作和商业活动，几乎所有实际天下中的举动都可以在元宇宙中找到对应的虚拟体验。
元宇宙概念在科幻小说《Snow Crash》中被首次提出，书中描述的天下正是人类通过VR装备生活在一个虚拟空间中，而这个虚拟空间是人类的精神理想天下。

当前，元宇宙所包罗的关键特性如下：
现在元宇宙概念在很多游戏中有着相似的“雏形”，比如《堡垒之夜》、《RoBlox》以及《Second Life》等游戏中都有元宇宙概念里的社交系统、经济系统以及其他要素的身影。另外《头号玩家》、《黑客帝国》等影戏作品也展现了元宇宙的诸多要素。
到这里，我们可以先做一个总结。元宇宙是一个平行于实际天下运行的虚拟天下，并与实际天下虚实相融，这个虚拟天下里的内容大部门将由AIGC、UGC以及PGC三大模式共同生产，并且有自己的经济系统与社交系统。这个天下由扩展实际技术、AI技术、云盘算技术以及区块链技术等多维技术共同支撑。
8.2 AIGC与元宇宙的关系：构建虚拟天下的核心引擎

AIGC技术将在元宇宙的发展中起着至关紧张的作用，可以或许推动内容生成的主动化和多样化，增强用户的创作能力，支持虚拟经济的发展，并使得虚拟天下具备了实时互动与自我演进的能力。AIGC不但是元宇宙内容创作的核心驱动力，更是塑造元宇宙未来发展的基石。
AIGC与元宇宙的关系可以用一个核心观点来概括：AIGC是元宇宙中内容创作、互动和演进的引擎。
【一】内容生成的核心驱动
在元宇宙中，内容的丰富性和多样性是吸引用户的关键。通过AIGC技术主动生成虚拟天下中的各种内容，包罗文本、图像、视频、音乐、三维模型、虚拟角色等。AIGC生成的内容可以极大地扩展元宇宙的创造力，使其不断演化和扩展，保持活力和吸引力。
【二】增强用户的创作能力：人人皆创作者
元宇宙的一个紧张愿景是冲破实际天下中的创作门槛，使每个用户都能成为创作者。AIGC为用户提供了强盛的创作工具，纵然没有专业的计划或编程技能，用户也可以通过简单的输入或操纵生成高质量的虚拟内容。这种“人人都是创造者”的模式大大低落了内容创作的门槛，促进了元宇宙内容的繁荣。
【三】动态虚拟经济的支持
元宇宙中的经济活动不但限于虚拟物品的买卖，还包罗内容创作、虚拟服务、社交互动等。AIGC通过生成大量高质量的内容，为元宇宙的虚拟经济提供了丰富的商品和服务，同时促进了虚拟资产的流通和交易。
【四】实时互动与动态进化
元宇宙不但仅是一个静态的虚拟空间，它必要与用户之间产生实时的交互，甚至随着用户举动举举措态变化。AIGC 为这种实时的动态交互提供了技术基础，允许元宇宙中的虚拟角色、对话、情况等根据用户的输入动态生成和调整，还可以或许根据用户的举动和情况变化实时生成动态内容。这种实时生成能力使得元宇宙具有高度的交互性和自我演化能力。
【五】虚拟身份与自我表达
元宇宙中，虚拟身份和自我表达是用户的紧张体验。AIGC可以资助用户创建个性化的虚拟身份，生成与用户匹配的虚拟形象、服装和配件，并为用户提供更多元化的表达方式。
8.3 从AIGC时代迈向元宇宙时代

经过上面两个章节的论述，我们相信从当前的技术发展与生态发展来看，AIGC会是未来元宇宙时代的一个核心关键要素。在AIGC时代的AI技术连续发展进化过程中，我们会逐步进入到元宇宙时代这个更为交互式、沉醉式和创造性的数字天下中。
AIGC技术通过主动生成内容，包罗文本、图像、视频、音频和数字人等。AIGC的核心上风在于可以或许快速生成大量高质量的内容，极大地增强了内容的创造性和多样性。
在元宇宙时代中，AIGC就可以用来主动化生成虚拟情况、虚拟角色和用户互动内容。这不但可以提高情况的真实感和丰富性，还可以根据用户的举动和偏好定制个性化体验。例如，AIGC可以实时生成适应用户情绪反应的音乐或根据用户爱好推动故事背叛的发展。
总的来说，Rocky认为AIGC时代到元宇宙时代，会有一个20年-30年的连续发展周期，中间会伴随着红利与挑衅。
接下来我们再为大家梳理AIGC时代到元宇宙时代的整体脉络。起首我们必要从AIGC构建的虚拟天下进入到元宇宙天下：
接着，AIGC将推动元宇宙的发展：
与此同时，AIGC将赋予元宇宙的一些特性：
在这个元宇宙时代，AIGC不但是内容的创造者，更是虚拟生态的构建者。元宇宙中的每一个虚拟天下、角色和互动都大概是由AI生成，并且具备自我演化的能力。
从AIGC到元宇宙的发展过程，是一条从内容生成到虚拟天下构建，再到完全沉醉式数字宇宙的演进之路。AIGC技术通过不断提升其创作能力，不但为我们带来了丰富的内容体验，也为元宇宙的构建奠基了坚固的基础。可以说，AIGC是通向元宇宙的关键路径，也是AIGC这一“不朽”事业的核心驱动力。随着AI技术的不断进步，元宇宙将不但是虚拟与实际的融合，更是人类创造力和技术能力的极致展现。
最后，我们都是当前AIGC时代的见证者，也是未来元宇宙时代的到场者。让我们拥抱这些伟大的时代吧！
9. 保举阅读

无数的科幻作品都预言过AI在未来会成为我们生活中不可分割的一部门，其中有乐观的论述、有务实客观的论述、也有灰心的论述。但无论如何，我们都离这个未来越来越近了。
AIGC引领的全新科技海潮与生产力革命，是AI行业螺旋式上升发展过程中的关键推动力， 一起上的机遇和挑衅并存，惊喜和意外同在。我们必要做的，就是带上乐观和大胆，坚持在这条不可逆行的快车道上飞奔与深耕，让AI尽大概的普惠全天下。
最后，Rocky会连续分享AIGC的干货文章、实用教程、商业应用/变现案例以及对AIGC行业的深度思考与分析，接待大家多多点赞、喜欢、收藏和转发，给Rocky的任务劳动多一些动力吧，谢谢各位！
9.1 深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识

Rocky也对Stable Diffusion 3和FLUX.1的核心基础知识作了全面系统的梳理与解析：
深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识
9.2 深入浅出完整解析Stable Diffusion XL核心基础知识

在此之前，Rocky也对Stable Diffusion XL的核心基础知识作了比较系统的梳理与总结：
深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识
9.3 深入浅出完整解析Stable Diffusion核心基础知识

在此之前，Rocky也对Stable Diffusion的核心基础知识作了比较系统的梳理与总结：
深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识
9.4 深入浅出完整解析Stable Diffusion中U-Net核心基础知识

同时对Stable Diffusion中最为关键的U-Net布局举行了深入浅出的分析，包罗其在传统深度学习中的形态和AIGC中的形态：
深入浅出完整解析Stable Diffusion中U-Net的宿世今生与核心知识
9.5 深入浅出完整解析LoRA核心基础知识

对于AIGC时代中的“ResNet”——LoRA，Rocky也举行了解说，大家可以按照Rocky的步骤方便的举行LoRA模型的训练，繁荣整个AIGC生态：
深入浅出完整解析LoRA（Low-Rank Adaptation）模型核心基础知识
9.6 深入浅出完整解析ControlNet核心基础知识

AI绘画作为AIGC时代的一个核心方向，开源社区已经形成以Stable Difffusion为核心，ConrtolNet和LoRA作为首要AI绘画辅助工具的变化万千的AI绘画工作流。
ControlNet正是让AI绘画社区无比繁荣的关键一环，它让AI绘画生成过程更加的可控，更有助于广泛地将AI绘画应用到各行各业中：
深入浅出完整解析ControlNet核心基础知识
9.7 深入浅出完整解析Sora等AI视频大模型核心基础知识

AI绘画和AI视频是两个互相促进、相互融会的领域，2024年无疑是AI视频领域的爆发之年，Rocky也对AI视频领域核心的Sora等大模型举行了全面系统的梳理与解析：
深入浅出完整解析Sora等AI视频大模型核心基础知识
9.8 深入浅出完整解析AIGC时代Transformer核心基础知识

在AIGC时代中，Transformer为AI行业带来了深刻的变革。Transformer架构正在一步一步重构所有的AI技术方向，成为AI技术架构大一统与多模态整合的关键核心基座，大有一统“AI江湖”之势。 Rocky也对Transformer模型举行连续的深入浅出梳理与解析：
深入浅出完整解析AIGC时代Transformer核心基础知识
9.9 深入浅出完整解析主流AI绘画框架核心基础知识

AI绘画框架正是AI绘画“工作流”的运行载体，现在主流的AI绘画框架有Stable Diffusion WebUI、ComfyUI以及Fooocus等。在传统深度学习时代，PyTorch、TensorFlow以及Caffe是传统深度学习模型的基础运行框架，到了AIGC时代，Rocky相信Stable Diffusion WebUI就是AI绘画领域的“PyTorch”、ComfyUI就是AI绘画领域的“TensorFlow”、Fooocus就是AI绘画领域的“Caffe”：
深入浅出完整解析主流AI绘画框架（Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Fooocus）核心基础知识
9.10 手把手教你如何成为AIGC算法工程师，斩获AIGC算法offer！

在AIGC时代中，如何快速转身，入局AIGC产业？成为AIGC算法工程师？如何在学校中学习AIGC系统性知识，斩获心仪的AIGC算法offer？
Don‘t worry，Rocky为大家总结整理了全维度的AIGC算法工程师成长秘笈，为大家答疑解惑，盼望能给大家带来资助：
手把手教你成为AIGC算法工程师，斩获AIGC算法offer！（2025年版）
9.11 算法工程师的独孤九剑秘笈

为了便于大家实习，校招以及社招的面试预备与技术基本面的扩展提升，Rocky将符合大厂和潜力独角兽代价的算法高频面试知识点撰写总结成 《三年面试五年模拟之独孤九剑秘笈》 ，并制作成pdf版本，大家可在公众号WeThinkIn背景【英华干货】菜单或者回复关键词“三年面试五年模拟”举行取用。
【三年面试五年模拟】AIGC时代的算法工程师的求职面试秘笈（连续更新中）
9.12 深入浅出完整解析AIGC时代中GAN系列模型的宿世今生与核心知识

GAN网络作为传统深度学习时代的最热弟子成式Al模型，在AIGC时代继续繁荣，作为Stable Diffusion系列模型的“得力助手”，广泛活跃于Al绘画的产物与工作流中：
深入浅出完整解析AIGC时代中GAN系列模型的宿世今生与核心知识

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