一文詳解AIGC:忘記概念,只聊落地

1 評論 7168 瀏覽 24 收藏 13 分鐘

AIGC的能力種類豐富,對于不同的內容生產領域也具有不同的應用。本篇文章作者以文本、圖片、音頻和視頻四個方面為主要例子,講述AIGC應用的不同方向。希望能對你有所幫助。

在AIGC之前,其實還有幾個跟內容生產相關的概念,「UGC、PGC、OGC」等等如此那些。

既然都是內容生產工具,那核心問題就是它到底能產生什么“內容”。

一、文本內容

1. “表達型”內容

表示這個生成的文本,已經帶有書面表達的含義,文字本身直接展示出來的信息,就是內容。

例如:

  • 文章:AIGC可以根據特定的主題或關鍵詞生成文章,可以在快速和精準地生產大量文章方面發揮重要作用。
  • 新聞報道:媒體機構可以使用AIGC生產新聞稿件,AIGC工具會通過分析事件、新聞來源和人物等數據,快速生成高質量的新聞稿,同時可以通過優化新聞稿的內容,滿足不同讀者的閱讀需求。
  • 評論和反饋:許多營銷人員使用AIGC工具來生成反饋和評論,以增加用戶互動和提示。這些工具可以根據客戶提交的信息或交互行為,來生成有針對性的回應,從而加強與客戶的聯系。
  • 廣告:有些廣告公司使用AIGC來創造廣告宣傳語,使其更加便于消費者接受,同時還可以生成交互式廣告,讓用戶參與到廣告中來。
  • 內容腳本:更具特定的場景構建及劇情想象,讓其幫你產出具備創意的內容腳本,因其更具備爆款內容的分析能力,腳本可讀性更強。據悉部分短視頻拍攝者根據此方式,做不不少爆款。

2. “溝通型”內容

表示它通過交互,去理解你的語義,從而實現更好的對話及調用限定知識庫能力給出答案。

例如:

  • 客服對話:增加在客服產品內的語義理解、交互關系,讓回答更擬人化,例如網店、銀行、餐廳預定等等。
  • 智能導覽:通過與其對話,得到某限定場景的攻略,例如博物館、景點等。

3. “工具型”內容

表示其輸出文本有一定的實際操作價值,本身不具備表達能力,例如編程、函數、測試等等操作性質的內容輸出。

  • 程式編碼:AIGC可以用于生成代碼。編程領域可能是AIGC最適用的領域之一,因為代碼的結構和語法具有相對固定的規則,而這正是人工智能擅長掌握的類型。通過分析已有的代碼庫和規則,AIGC可以生成新的可用代碼,加速軟件開發流程。
  • 寫函數。
  • 寫正則表達式。
  • 代碼清潔。
  • 成為SQL終端。
  • ……

該領域未來會是探索很久的領域,目前AIGC的基本能力,已經可以幫助產研團隊完成大量的提效工作,降低重復性工作帶來的時間耗損。

可以預見,未來會有更多的解決方案產生。

二、圖片內容

1. AIGC能干的、好玩的事

  • 一鍵生成圖片、原畫、配圖素材。
  • 修改及優化已有圖片內容。
  • 人物圖或風景圖等三次元實物轉化為二次元內容。
  • 智能掃描歸類。
  • ……

這些即使用又好玩的事情,背后是AI能力的征程。

2. AIGC能力支撐

  • 圖像識別和分類:AIGC可以通過圖像識別技術,對圖片進行分類,例如識別包含人物、自然景觀、動物等不同類型的圖片。
  • 圖像生成:AIGC可以生成逼真的圖像,例如生成藝術創作、食品或建筑設計中的草圖和圖表等。
  • 圖像修復和增強:AIGC可以自動識別圖片中的噪點、玻璃碎片或其他物體,并進行修復,以提高圖像的清晰度和質量。
  • 圖像特征提取:AIGC可以從圖片中提取特征,例如邊緣、紋理、顏色等,并將這些特征用于識別或分類。
  • 圖像融合:AIGC可以將不同的圖像融合,例如將一個人的圖像放入一個新的環境中,或者將不同時間拍攝的圖片進行融合。
  • 圖像語義分割:AIGC可以分割出圖像中不同區域的語義,例如區分出天空、道路、建筑等。

總之,AIGC在圖片內容上的能力種類多樣,具有非常大的應用潛力,涉及到了人們的各個生活領域。如醫療、藝術、娛樂、安全等,未來也會形成更大的影響力。

三、音頻內容

除了答案里比較多的“AI孫燕姿”類的音頻制作,實際上還有其他的基礎型能力和非娛樂型能力。

1. “好玩”的音樂

  • 旋律創造機器。
  • 擬人化聲音及個性化配音。
  • 重新作曲。
  • 旋律修改。
  • 一鍵修音。

2. AI技術支持

AIGC在音頻內容上也有相應的能力類型,主要包括以下幾個方面:

  • 音頻分類:對音頻進行分類,例如識別音樂、電臺、新聞、廣告等不同類型的音頻。
  • 聲音合成:根據用戶的輸入,自動生成聲音,例如自然語言合成、語音合成等。
  • 聲音識別:從音頻中識別出語音內容,例如語音識別技術,可以將音頻轉換成文本,以便于人們瀏覽和管理。
  • 音頻增強:對音頻信號進行增強處理,例如去除噪聲、降低失真、提升音質等。
  • 聲音轉換:對音頻進行轉換,例如將男聲轉化為女聲,用于電影、廣告、配音等。
  • 音頻特征提取:提取出音頻的特征,例如節奏、聲音強度、音調等,并將這些特征用于分類和識別。

總之,AIGC在音頻內容上的能力種類豐富,可以應用于音樂、電影、廣播、語音識別等領域,提升音頻信號的質量和音頻創作者的輸出品質。

四、視頻領域

在很早之前,短視頻剪輯平臺就推出了“一鍵成片”的服務。通過文本搜索,自動匹配圖片和內容出來,提供靈巧的方式,再做二度修改。大大節約了小白剪輯者的內容創作時間。

除此之外,其實在視頻領域還有以下的作用,便于提升工作效率:

  • 視頻分類:識別并分類視頻,例如區分電影、電視劇、新聞以及短視頻等,并進行自動管理和分類。
  • 視頻內容檢索:通過對視頻特征的提取,實現對視頻內容的檢索和搜索,例如可以根據視頻片段描述或關鍵詞搜索到相關的視頻內容。
  • 視頻人臉識別:對視頻中的人臉進行識別,例如可以對監控視頻進行人臉識別來識別嫌疑人。
  • 視頻檢測和跟蹤:對視頻中的物體進行檢測和跟蹤,例如可以監測場地中的車流、人流和闖入者等。
  • 視頻自動標注:對視頻中的物體進行自動標注,例如對視頻中出現的物體或動作進行標注和注釋。
  • 視頻智能編輯:自動對視頻進行編輯,例如將視頻從橫屏轉為豎屏,將視頻進行剪輯和剪切,進行音頻的音樂配合等。
  • 視頻超分辨率及去噪:對視頻信號進行去噪處理和超分辨率,以提高視頻的視覺效果和品質。

工具推薦及總結

其實,剛才說的這些智能形式,并非所有的都屬于AIGC范圍,我們希望通過更全面的AI相關創作知識,來去賦能更多的行業及相關工作者。

以下是一些工具推薦:

  • ChatGPT:強大的自然語言處理系統,可以用來生成文本、代碼、摘要、對話等。
  • Hugging Face Transformers:面向自然語言處理任務的一系列數據集、模型和工具箱,包括對話生成、摘要、自動問答、翻譯等。
  • IBM Watson Assistant:用于構建虛擬助手和聊天機器人的工具,支持多種語言和平臺。
  • Google Cloud Natural Language:針對自然語言處理和分析的云端服務,包括情感分析、實體提取、摘要、語音轉寫等。
  • BERT:由Google開發的預訓練語言模型,可以用來進行自然語言理解任務。
  • PyTorch:開源的深度學習框架,支持各種神經網絡模型的學習和部署,適合處理圖像、文本、音頻等問題。
  • TensorFlow:另一個流行的深度學習框架,也適用于各種神經網絡模型的訓練和部署。
  • Keras:高級神經網絡API,包括各種深度學習和機器學習算法的實現,易于使用和擴展。
  • NVIDIA RIVA:用于構建視頻和語音AI應用程序的端到端平臺,包括視頻流處理、語音識別、人臉檢測等。
  • Amazon Rekognition:基于亞馬遜AWS的視頻和圖像分析服務,包括圖像標記、人臉識別、視頻分析等。
  • OpenCV:用于計算機視覺和機器人的開源計算機視覺庫,包括圖像處理、目標檢測、跟蹤等。
  • Caffe:由UC Berkeley開發的深度學習框架,支持圖像識別、目標檢測、分割等應用。
  • Scikit-learn:用于數據挖掘、機器學習和統計分析的Python工具箱,包括各種分類器、聚類算法、回歸和降維等。
  • FastText:Facebook開發的文本分類和NLP工具,包括詞向量、文本分類、多語言支持等。
  • SpaCy:Python開發的自然語言處理工具庫,包括實體識別、句法分析、NER等。
  • Merlin:由谷歌開發的開源語音識別系統,支持多種語言和聲音模型。
  • Snips AI:用于開發定制語音識別和對話系統的工具,支持離線模式,對隱私友好。
  • DeepAffects:音頻情感分析和語音情感傳達的API,適用于自然語言和音頻處理。
  • CLIP:由OpenAI開發的神經網絡模型,可以將圖像和文本聯系起來,適用于圖像檢索、自然語言理解等。
  • Particles:用于創建自定義AI模型的工具,支持各種神經元網絡,包括視覺、聲音、文本和傳感器數據的處理。

本文由 @老兜 原創發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載

題圖來自 Unsplash,基于CC0協議。

該文觀點僅代表作者本人,人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。

更多精彩內容,請關注人人都是產品經理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 了解其他內容或跟AI關聯者交流,可以在「AI商業社區」找我

    來自北京 回復