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?。篈IGC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?。禾崛〕鲆纛l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。