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AIGC 的应用场景
有哪些？
AIGC 在传媒行业应用
如上图为 AI 在媒体行业应用架构，包括生成、审核、分发运营、创新应用以及媒资管理。以上架构总体上分为两部分：AI 内容生成（AIGC）与 AI 内容分析。AIGC 在媒体行业能做什么？
借助语音识别技术将语音实时转换为文本，压缩稿件生产过程中的重复性工作，提高内容生产效率。采用智能写作机器人，提升新闻资讯写作的时效性。编辑环节
采用 AIGC 技术对视频画质修复与增强，提升视频质量。此外，可利用 AIGC 技术对视频场景识别，实现智能视频剪辑。如人民日报社利用“智能云剪辑师”并能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪与画面抖动修复等功能。2022 冬奥会期间，央视视频通过 AI 智能内容剪辑系统，高效生产与发布冰雪项目视频集锦内容。
AI 合成主播开创了新闻领域实时语音及人物动画合成的先河，只需要输入所需要播发的文本内容，计算机就会生成相应的 AI 合成主播播报的新闻视频,并确保视频中人物音频和表情、唇动保持自然一致，展现与真人主播无异的信息传达效果。![]()
AI 合成主播
AIGC在影视行业应用
在前期创作阶段，AIGC 可通过对海量剧本进行学习，并按照预定风格生成剧本，创作者可进行二次筛选与加工，激发创作灵感，缩短创作周期。在中期拍摄阶段，可通过人工智能合成虚拟场景，将无法实拍或成本过高的场景生成出来，提升视听体验。比如，在拍摄前，进行大量场景素材收集与建模制作虚拟场景，演员在绿棚中进行拍摄，根据实时人员识别与抠图技术，将人物嵌入至虚拟场景中进行融合，生成最终视频。在后期制作阶段，可结合 AIGC 技术对视频画质进行增强，若视频中出现“劣迹艺人”等敏感人员可通过“人脸替换”、“人声替换”对视频进行编辑。此外，制作者可利用 AI 技术自动对视频片段进行剪辑，缩短视频预告片、片段集锦的制作时间。在商品展示环节：AIGC 生成 3D 模型用于商品展示和虚拟适用，提升线上购物体验；在交易场景环节：虚拟商城构建，智能聊天机器人，赋能线上和线下秀场加速演变，为消费者提供全新的购物场景。全民娱乐：在图像内容生成应用（人脸美妆、融合；黑白图像上色、图像风格转换、人像属性变换）社交互动：虚拟主播、虚拟网红、聊天机器人、聊天互动游戏。在教育行业：AIGC 为教育工作者提供了丰富的教学工作与内容素材。比如，在通过数字人生成技术，可对历史人物进行生成并与之对话，提升课堂互动。再比如，通过 ChatGPT 生成创意性教学方案，提供更加广泛的授课思路。在工业行业：将 AIGC 技术融合工业设计软件 CAD，Solidworks 中，通过文本输入提示语生成，特定样式的机构模型供设计者参考。比如“设计一款卫星太阳能电池板可伸缩折翼机构”通过 AIGC 模型生成 3D 设计机构。AIGC 在内容生成行业的突破，将提升内容创作者，设计师，工程师，教育工作者等各行业人员工作效率与质量。同时，将加速企业数字化与智能化进程。AIGC 的产品形态
有哪些？
基础层为采用预训练大模型搭建的基础设施。由于开发预训练大模型技术门槛高、投入成本高，因此，该层主要由少数头部企业或研发机构主导。如谷歌、微软、Meta、OpenAI、DeepMind、Stability.ai 等。基础层的产品形态主要包括两种：一种为通过受控的 api 接口收取调用费；另一种为基于基础设施开发专业的软件平台收取费用。该层与基础层的最主要区别在于，中间层不具备开发大模型的能力，但是可基于开源大模型等开源技术进行改进、抽取或模型二次开发。该层为在大模型的基础上开发的场景化、垂直化、定制化的应用模型或工具。在 AIGC 的应用场景中基于大模型抽取出个性化、定制化的应用模型或工具满足行业需求。如基于开源的 Stable Diffusion 大模型所开发的二次元风格图像生成器，满足特定行业场景需求。中间层的产品形态、商业模式与基础层保持一致，分别为接口调用费与平台软件费。应用层主要基于基础层与中间层开发，面向 C 端的场景化工具或软件产品。应用层更加关注用户的需求，将 AIGC 技术切实融入用户需求，实现不同形态、不同功能的产品落地。可以通过网页、小程序、群聊、app 等不同的载体呈现。总结：基础模型与预训练大模型的发展，促使 AIGC 迎来质变期与大规模应用期，未来随着核心技术演进、产品形态丰富、场景应用多元化、生态建设的日益完善，AIGC 将充分释放应用价值与商业潜力。1. 人工智能内容生成（AIGC）白皮书（中国信息通讯研究院&京东探索研究院）3. Denoising Diffusion-based Generative Modeling: Foundations and Applications（Google Brain& NV）4. 从 CHAT-GPT 到生成式 AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力（中信建投证券）5. https://jalammar.github.io/illu
原文出处：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/607822576
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