2024年是AI元年，正好我在AI公司里面工作，对AIGC有着几年的研究，接下来把我这对AIGC的学习经验毫无保留的给大家分享一下
AIGC 的简要介绍
在狭义上，AIGC是指利用AI自动生成内容的生产方式，比如自动写作、自动设计等。在广义上，AIGC是指像人类一样具备生成创造能力的AI技术，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据。
比如现在很火的如下两个模型：
ChatGPT：一个语言模型，能够很快的理解并回复人类的问题
DALL-E-2：能够在根据文字创作一幅对应的高质量图像，如图 所示
AI GC做了哪事情？
1、从大数据中提取信息
2、根据提取到的信息生成对应的内容，如文本，视频，图品，音乐等等
之前的工作：没有大量的数据和硬件支撑，而现在有了AIGC，可以处理大量的数据、优秀的基础模型、强有力的硬件计算资源，比如图像模型：stable diffusion，同样在 2022 年提出，且拥有很强的图像生成能力
AIGC的基本原理
AIGC是指利用等GAN(生成对抗网络)、Transformer模型、Diffusion模型等基础生成算法模型、预训练模型以及CLIP(跨模态学习模型)等AI技术，通过对既有数据的学习和发散，基于与人类交互所确定的主题，由AI算法模型完全自主、自动生成对应内容，从而帮助互联网、传媒、电商、影视、娱乐等行业进行文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单一生成或跨模态生成，以提升内容生产效率与多样性。
当然AIGC的地城原理和逻辑远不止上面说的这么简单.
目前AIGC从GPT1到GPT 4.0，强大的处理能力一次又一次得到了提升！
GPT-1：核心思想是基于大量未标注数据进行生成式预训练学习，然后对其进行微调以适应特定任务。
GPT-2：GPT-1的问题是微调下游任务的可转移性不足，且Fine-Tuning层不共享。为了解决这个问题，OpenAI在2019年引入了GPT家族的新成员：GPT-2。
GPT-3将模型大小增加到1750亿参数（比GPT-2大115倍）并使用45TB的数据进行训练。
算力支持
现在发展成熟的硬件、分布式训练、云计算等都为大模型的产生提供了很大的支持
举个例子
GAN 是 AIGC 最常用的机器学习算法之一，另外一个常用的是 diffusion model，在某些方面很像，比如也是适合基于原始内容（噪音）来生成内容
在原始图像基础上，用 GAN 生成的一些实例
CNN的网络结构分为3部分：输入层，隐藏层与输出层。CNN的输入层是直接输入二维图像信息，这一点与传统的神经网络输入层需要输入一维向量有所不同。
隐藏层由三种网络构成 —— 卷积层（包含激活函数），池化层，全连接层。
卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。
AIGC的模型
海外模型：Stable Diffusion，DALL-E2，Imagen Video，Make-A-Video。
国内模型：太极，文心一格，太乙Stable Diffusion，CogView，MSRA，ModelScope，MagicMix，DPM-Solver。
AIGC 的应用场景
基于机器学习的AIGC技术，主要利用机器学习和深度学习算法，通过对大量的语言数据进行学习和模拟，实现对自然语言的理解和生成。这种技术的优点是生成的内容比较自然、流畅，但是需要大量的语料数据进行训练。例如，OpenAI的GPT-4模型，就是利用这种技术来生成文章。
举个例子
文字内容生成
AIGC可以生成文章、新闻、博客、评论、对话等文字内容。它可以根据输入的提示或问题生成相关的文本，并模拟人类的语言风格和表达方式，
图像内容生成
AIGC可以生成图像、插图、艺术作品等。例如，2DALL-E是一个图像生成模型，可以根据描述生成与之相关的图像。
提示词：
一只拟人化的非常可爱的大头蜥蜴，穿着牛仔服，在沙漠里，烈日当头，史诗级灯光，悠闲的散步，ful lbody全身照，一张超写实的照片。
效果：
比如，当面对一个新的审计领域时，可以通过与ChatGPT的互动对话，快速梳理出行业背景信息，整理出实施方案的框架；当审计已经完成了初步审计后，可以将审计发现用WPS整理成markdown格式，再由AI快速生成演示PPT，用于向领导及被审计单位汇报相关审计发现
音频内容生成
AIGC可以生成音乐、声音效果、语音等。例如，3.WaveNet是一个音频合成模型，可以生成逼真的语音
比如，我们输入上面提到的那首已被用户重制了的《只因你太美》的歌词：
输入歌词时，推荐用“Verse”、“Chorus”等词汇标注出每一个歌词段落，这样会让生成的歌曲的结构更符合我们的预期。
视频内容生成
AIGC可以生成虚拟角色、动画、视频剪辑等。例如，通过过Sora，输入：龙年春节，红旗招展人山人海。产生视频特效：
艺术创作
AIGC可以生成艺术作品，如绘画、图像编辑、风格转换等。例如，DeepArt是一个基于神经网络的艺术生成工具，可以将输入的图像转换为具有不同艺术风格的图像。
如何AIGC
了解地城的核心技术,AIGC技术的实现涉及多个方面，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、优化算法等。
AIGC不仅仅是一个挑战，它也是一个机遇。只有不断学习和适应，才能在这个变化的时代中保持竞争力。程序员开发者将迎来一个更加充满挑战和机遇的新时代。在这个时代里，程序员需要不断学习和创新，以适应不断变化的技术环境和社会需求。
所以，2024年，人人都是AI工程师，干就对了！
最后想说
AIGC（AI Generated Content）技术，即人工智能生成内容的技术，具有非常广阔的发展前景。随着技术的不断进步，AIGC的应用范围和影响力都将显著扩大。以下是一些关于AIGC技术发展前景的预测和展望：
1、AIGC技术将使得内容创造过程更加自动化，包括文章、报告、音乐、艺术作品等。这将极大地提高内容生产的效率，降低成本。2、在游戏、电影和虚拟现实等领域，AIGC技术将能够创造更加丰富和沉浸式的体验，推动娱乐产业的创新。3、AIGC技术可以帮助设计师和创意工作者快速生成和迭代设计理念，提高创意过程的效率。
未来，AIGC技术将持续提升，同时也将与人工智能技术深度融合，在更多领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程。
对于从来没有接触过AI绘画的同学，我已经帮你们准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
AIGC学习必备工具和学习步骤
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手
现在AI绘画还是发展初期，大家都在摸索前进。
但新事物就意味着新机会，我们普通人要做的就是抢先进场，先学会技能，这样当真正的机会来了，你才能抓得住。
如果你对AI绘画感兴趣，我可以分享我在学习过程中收集的各种教程和资料。
学完后，可以毫无问题地应对市场上绝大部分的需求。
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还有一些已经总结好的学习笔记，可以学到不一样的思路。
实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
