11月16日，AIGC概念股票视觉中国（000681.SZ）连续两次董事会，Wanxing技术（300624.SZ）和Hengxin Oriental（300081.sz）升起。在新闻中，过去两天有两天以上的团队表示对AIGC很乐观，称这是在UGC和PGC之后使用AI技术自动生成内容的生产方法。
实际上，AIGC并不新鲜。在前2022年百度世界会议上，百度首席技术官王·海芬（Wang Haifeng）展示了使用AI“完成”和“ Fuchun Mountain Residence Map”的使用，因此历史绘画重现了当代的当代现代，风格的一致性和现有真理震惊了专家。
AI补充了“ Fuchun Mountain Residence Map”和诗（在上面的红色框架上）
AIGC被称为人工智能生成的内容，它指的是通过大量现有数据（例如文本，音频或图像）创建新内容的技术。但是，当前的AIGC概念没有统一规范的定义。在国际上，类似的概念是合成媒体（合成媒体），该媒体被定义为通过人工智能算法的生产，控制和修改数据或媒体的技术，包括文本，包括文本，代码，图像，语音，视频，视频和3D内容。
AIGC可以做什么？
根据内容生态学的发展和演变，内容生态学总共可以分为四个阶段，即专家（PGC），用户句子内容（UGC），AI辅助生产内容（AI生成的内容（AIGC）） 。
PGC通常是指专业团队的内容，更高的生产门槛以及长期的生产周期，最终用于商业货币化，例如电视，电影和游戏。为了确保内容的质量，PGC需要投资大量的技术和人工成本。在这种模型中，内容生产和获利的力量掌握在少数人的手中。垄断效应很强，但是由于人力资源受供应方面的限制，PGC很难满足庞大的内容生产需求。
UGC模糊了消费者与生产者之间的界限。该平台将提供创意工具，生产者可以成为用户本身。这将增加内容生态系统的繁荣，同时减少生产阈值，例如简短的视频。 UGC模型在一定程度上降低了生产成本和集中化，满足用户个性化或多样性的需求，并改善生产能力的上限。尽管内容的生产规模得到了极大的改进，但由于其生产者，创意工具和内容主题，其质量是不可避免的。
PGC和UGC分别受生产能力和质量约束，很难满足快速增长的需求，而AIGC可能是内容生态系统开发过程中的新一轮范式转移。
尽管巨人队的入境，投资和投资已经使该领域的快速发展，人工智能，例如人工智能，写作和创作Microsoft Xiaobing等歌曲，但到目前为止，还没有大量的标准化标准化。 C产品。
Zhejiang University International International International International Universion Business Schools Digital Emanage and Financial Innovation Research Center Co-研究员Pan和Lin告诉Yinguan Finance，AIGC行业公司面临的困难主要取决于需求。单独看写作，AIGC确实可以写作，但是不同的领域对写作的需求不同。有些人想写政府通知。有些人想写手册cbin99仲博官网注册。有些人想编写广告副本。有些人想写大学入学考试作品。这些需求基于不同的数据。针对性不同的是，训练AI的内容不同，这些细分市场的细分市场太多，这导致企业在许多管道中开发AIGC产品。
Pan和Lin补充说：“另一个困难是数据污染。AGC是基于数据的人工智能，小规模的差异化数据可能会误导AI。最终，有趣的功能出现了。娱乐工具。”
版权归属问题
从PAN和LIN的角度来看，AIGC的当前应用正在逐渐出现，许多领域已经成为工具，例如写作，绘图，3D建模，编辑，录制等。许多字段具有AI数字，可以大大减少AI数字人工成本。但是，这些AI未达到AIGC的水平，其创建内容仍然需要人为选择和优化。目前，AI领导的创作之间仍然存在差距。
以最典型的AI绘画为例，自今年以来，已经出现了迪斯科扩散，Midjourney，Dall·E2和其他AI绘画程序，并且AI绘画技术已经实现了快速的更新和迭代。
当然，当前的技术级别不支持关键字输入之后的“一个单击一代”绘画。在国内AI绘画平台上，6笔进入了关键字，例如“秋天”，“倒下的叶子”，“女孩”，“背包”。尽管可以使用生成的绘画产生的元素，但它们不禁要看一下。例如，肖像的面部细节和缺乏背景。有许多问题，例如不一致之处的字符比率。
实际上，即使您掌握了技能，如果您想获得更好的工作，也不足以生成一个单击的生成，并且需要修改大量的修改。例如，今年8月，AI绘画“太空歌剧院”（Space Opera House）今年在美国科罗拉多州的美国博览会上获得了一等奖，该奖项是基于Midjourney的数百幅作品。并形成。
AI绘图工具Midjourney奖的“空间歌剧”奖
这是一个又一个争议。许多艺术家对此感到愤慨，认为这是一种高科技的创造力“窃”。 AI产生的作品仍然值得取得此类成就。 “
尽管绘画圈由于AI而导致失业，但需要看到的是，第一个面对AI绘画的是法律问题，即AI绘画的版权所有权。
一家知识产权保护公司的工作人员告诉Yinni Finance，因为AI工具的数据库选择是来自公共领域材料对版权限制具有版权限制，此外，就新绘画的重组而言，版权归属的问题也将是一个大问题。目前，行业中没有明确的定义方法。
AIGC有很多应用程序方案，但业务模型尚不清楚
目前，AIGC在多个领域取得了更多突破。例如，就文本生成AI工具而言，其在文本创建中的应用包括代码编写，标识，翻译和文章/新闻/报告写作。
Microsoft生产的GitHub Copilot之类的代表性作品，用户文本输入代码逻辑可以根据大量开源代码快速理解和生成子模块。如今，GitHub Copilot生成的代码中有将近40％由AI编写。
尽管Web3行业中SDK等模块化插头已经改善了开发人员的开发，但随着AIGC技术的普及，加密协议的开发效率可能会进一步提高。理想情况下，AIGC可以自动探索市场的需求或空缺，然后独立编程和拼接新协议。
就内容创建人类语言而言，AIGC也取得了长足的进步。目前，在翻译领域的识别发展取得了很大的领先地位。 Roblox通过机器学习，包括中文，德语和法语，将基于英语的游戏自动转化为其他八种语言。同样，AIGC在Web 3.0文本中的文本也将在创意领域中有许多理想的事情。
Tencent开发的Dreamwriter新闻写作系统可以在指定的22个方案中写入，平均发布速度为0.46秒；在红杉资本中的“通用AI：创意新世界”的文章中，语言模型是编写的，但是阅读体验并不晦涩，它还考虑了写作要求，例如平滑的单词，清晰度和平稳的逻辑。
此外，AIGC也可以在Web3.0领域中广泛使用。 AI渲染技术将加速Web3游戏中大量建筑物和环境的构建。目前，小型场景的建立具有技术基础，但是Web3游戏需要建立一个更丰富，更宏伟的场景。 RCT Studio创建的Morpheus引擎通过大量的深度机器学习，进入目标文本以扩展虚拟开放空间。 AI将了解文本内容中的情节，内部逻辑和角色关系，然后渲染为3D动画。例如，该程序可以将“坐在沙发上的一个人的文本指令变成动画，虚拟人坐在3D空间中的沙发中”。
Chenshan Capital是一项风险投资基金，深入培养该行业的行业。 Chenshan Capital副总裁Wu Wenchao告诉Yinguan Finance，从内容产生的角度来看，AIGC本质上是一个创意行业。一个吸引人，每个人通常都认为设计或3D模型都需要人工性，而不是在行业中。
“但是现在找到需求是颠倒的，这与拿着锤子找到指甲有点相似。这意味着AIGC的发展被迫推广它。似乎还不够清楚。” Wu Wenchao进一步说。
关于当前可以清楚地清楚的商业着陆价值，Wu Wenchao认为AI+CG的价值是明确且正在发生的。 “无论是2D还是3D，它都用于视觉服务。营销，在线业务服务，行业模拟和PAN-娱乐内容的新交互式方法。”
Wu Wenchao指出，尽管行业中的每个公司都有不同的模型结构，但技术在技术方面却相似。接下来，如何生产化，如何建立社区，如何更好地将用户对模型的反馈降低，并对某些人做一些事情，以便做一些人对某些人做一些事情来对某些人做一些至。场景的着陆是竞争对手真正与众不同的地方。
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