发布时间 : 2022-11-24 阅读量 : 187
近年来，网络短视频逐步取代以报纸杂志为代表的纸媒。以视频、音乐为代表的视频媒体传递成为当下的主流传播媒体。但是你有没有想过，也许你刷到的短视频是ai创作的？
aigc（artificial inteligence generated content）即人工智能生产的内容。随着aigc的蓬勃发展，meta和google相继推出文本生成视频的黑科技。用户可以根据自身需要输入描绘某个场景的文本信息，即可生成与文字相匹配的短视频，内容生动有趣。
样例网站：
ai除了制作短视频，还能进行作画、作曲、作诗等艺术创作，aigc如一夜春风般，席卷文化领域。未来，aigc、nft和vr/ar或将成为元宇宙和web3.0的三大基础设施。随着数据积累、算力提升和算法迭代，人工智能在逐步渗透在写作、编曲、绘画和视频制作等创意领域。图片来源midjourney - community showcase
其实一直火爆全球的虚拟人，也是aigc的作品。例如百度的ai数字人——希加加。不同于传统的数字人，希加加的面部表情、形体表达、语音表述、回答内容、肢体反应、情绪反馈等外在表现和交互内容，都是由ai实时生成的。其互动效果和智能性更高，用户体验感更好。图片来源：百度 - ai数字人 希加加
aigc是以人工智能技术为核心，多项关键技术共同整合加持而成，其中包括多模态交互技术、3d数字人建模、机器翻译、语音识别、自然语言理解等技术能力。aigc 技术主要涉及两个方面：自然语言处理 和 aigc 生成算法。
自然语言处理：作为实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段，让机器听懂人的诉求，根据诉求生成符合要求的内容，是aicg的第一步。
aigc生成算法：目前主流的包括生成对抗网络和扩散模型。扩散模型有潜力成为下一代图像生成模型的代表，它具有高精度、以及可扩展性和并行性等优势，无论是质量还是效率均有所提升，其快速发展成为 aigc 增长的拐点性因素。
同时，在机器学习的过程中，需要通过大量的训练来实现更准确的结果，目前以英伟达 a100 为主，对于底层算力需求将有飞速增长。决定aigc创作作品质量的三大核心因素是：生成算法、nlp算法以及高质量的数据。算法的研究需要科研工作者的不懈努力，而高质量的数据需要数据公司的贡献。
由于aigc算法的本质是基于深度神经网络模型的，对数据量的要求自然也非常高。目前，由于缺乏带有海量、高质量标注信息的数据，成为制约aigc发展的壁垒，而magic data智能化标注平台annonator将能够更好的助力研究人员。该平台能够实现面向场景的多模态标注，包括语音、视频、文本、3d点云等各类功能。在节省人力物力财力的同时，为构建aigc领域坚实的数据基石。
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