AIGC：文本与图像生成工具的应用探索

原创 已于 2023-11-01 01:11:20 修改 · 331 阅读 · 0 ·
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#AIGC

于 2023-11-01 01:04:24 首次发布
该篇文章讨论了青年理工工作者在生活研究所系列视频中的见解，聚焦于ChatGPT是否具备心智生成能力。视频链接提供了深入探讨的资源。

[1]见视频：青年理工工作者生活研究所 第2季 第1集 《ChatGPT正在产生心智吗？》：https://v.qq.com/x/cover/mzc00200czw2kdn.html

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AIGC的应用：图像生成
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08-08 890
AIGC的应用：图像生成 1.背景介绍 在过去几年中,人工智能生成内容(AIGC)技术取得了长足进步,尤其是在图像生成领域。AIGC图像生成模型能够根据文本描述生成逼真的图像,这在很大程度上改变了人们创作和体验视觉内容的方式。 图像生成的应用场景广泛,包括设计、广告、娱乐等领域。通过输
AIGC：内容生成的核心应用
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AIGC：让生成式AI成为自己的外脑
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本博客将深入探讨AIGC（人工智能生成内容）的概念、原理及其如何成为我们的“外脑”。首先，我们将介绍生成式AI的基本概念和当前的发展现状，然后分析AIGC在各个领域的应用及其带来的变革。接着，我们将详细解析生成式AI的核心技术，包括自然语言处理、深度学习、模型训练等方面的知识。最后，通过具体的代码示例，展示如何在实际项目中运用AIGC技术，并讨论其可能面临的挑战和未来发展趋势。
手把手搭建AIGC应用：从图像生成到智能写作全实战
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AIGC（AI Generated Content）正在重塑内容生产范式。本文将基于主流AI框架，通过5个实战案例详解文本生成、图像创作、视频合成等AIGC应用的开发全流程，并提供生产级部署方案。一、AIGC技术全景解析1.1 主流AIGC应用场景类型 典型应用 代表模型文本生成 智能写作、代码生成 GPT-4、Claude 3图像生成 艺术创作、产品设计 Stable Diffusion、DALL·E 3音视频生成 虚拟主播、广告制作 VALL-E、Sora。
探索AIGC：人工智能生成内容的现状与未来趋势
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AIGC的应用非常广泛，从简单的文本摘要到复杂的虚拟现实场景，都有其身影。AIGC也涉及到虚拟助手的领域，这些虚拟助手能够回答用户的问题、提供个性化建议以及执行各种任务，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手等。AIGC的发展可能导致某些职业的消失，同时也会催生新的职业和工作方式，如与AI协作的新型创意职业。随着算法和算力的进步，AIGC将能够生成更加丰富、更具创造性的内容，甚至可能达到以假乱真的程度。随着AIGC的广泛应用，将需要更多的伦理考量和法规制定，以防止滥用、保护隐私和维护内容的真实性。
【AI】【AIGC】深入解析AIGC生成文本技术及其应用
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
03-16 1906
AIGC生成文本技术正在不断发展，已经在多个领域发挥着重要作用。尽管仍存在一些挑战，如偏见、可解释性和生成质量等问题，但随着技术的不断优化和应用场景的拓展，AIGC将在未来的内容创作中发挥更大的潜力。通过合理的优化手段和技术调整，AIGC有望成为各行业内容创作的得力助手。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，私信免费获取：ReduceAIGC 9折券！DetectAIGC 立减2元券！
AIGC：人工智能生成内容的新趋势
你若盛开，清风自来
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本文将介绍AIGC（人工智能生成内容）的概念、应用及其在现代科技发展中的重要性，帮助读者更好地理解AIGC技术，探索其未来的发展潜力。AIGC（人工智能生成内容）是指使用人工智能技术生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和视频等。AIGC技术的核心在于让计算机系统能够通过学习、推理和生成来创造内容，从而实现对内容的自动化生成和优化。AIGC技术是引领未来的关键技术之一，它已经在各个领域取得了显著的成就，并为我们的生活带来了巨大的变革。
深度解析AIGC: 人工智能生成内容的原理与应用
2401_82808034的博客
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AIGC作为人工智能技术的一个重要应用，正在逐步改变各个创意产业。无论是在文本、图像、音频还是视频生成方面，AIGC都展示出了巨大的潜力。未来，随着技术的发展，AIGC将为内容创作带来更多的创新与突破，推动整个创意产业进入一个全新的时代。
精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量
2401_85390073的博客
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自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手，以AIGC为中心，对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先，本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解，以便读者对AIGC形成一个清晰、完整的认知。
2023中国AIGC细分赛道研究报告：文本和图像应用解析
11-16
使用场景及目标：本文旨在帮助读者理解AIGC在文本和图像生成领域的最新进展，以及其在不同行业中的应用潜力和发展趋势。目标是提供详尽的技术分析和市场洞察，助力企业在AI技术应用中作出明智决策。 其他说明：本文...
AIGC无条件生成：从文本到图像的全流程技术详解
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本文旨在系统性地介绍AIGC无条件生成技术，特别是从文本到图像的完整生成流程。我们将涵盖从基础理论到实际实现的各个方面，包括但不限于扩散模型、生成对抗网络(GANs)、CLIP模型等核心技术。文章将从背景介绍开始，逐步深入到核心概念、算法原理、数学模型，然后通过实际代码案例展示完整实现，最后讨论应用场景和未来趋势。AIGC: 人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)无条件生成: 不依赖特定条件或约束的内容生成方式扩散模型。
从零入门AIGC：手把手教你用Python生成AI图像
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随着深度学习技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已成为人工智能领域最具活力的分支之一。本文聚焦AI图像生成技术，通过系统化的知识体系和实战案例，帮助读者从零开始掌握使用Python生成高质量AI图像的核心技能。内容覆盖生成模型基础理论、数学原理、代码实现、工具链使用和实际应用，适合希望进入AIGC领域的开发者、设计师和技术爱好者。核心概念：解析生成模型（GAN、扩散模型等）的工作原理数学基础：推导扩散模型的概率公式与优化目标。
工业制造企业数字化转型实践：基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构
Tezign_space的博客
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摘要：本文以某TOP润滑油品牌为例，探讨传统制造企业如何通过AIGC技术重构社交媒体运营体系。针对内容生产周期长、多平台适配难等痛点，项目引入AI内容中台与智能体解决方案，构建包含数据底座、AI生产工作流和智能分发三层的技术架构。系统整合CV、NLP、ASR等技术实现素材结构化，通过AI混剪、数字人驱动等模式提升效率，最终使单条内容生产周期缩短75%，成本降低60%。案例证明AIGC技术赋能传统行业的价值在于系统化整合技术模块，实现人机协同的数字化转型。
AI 技术核心趋势：大模型、AIGC 与边缘智能
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Sampler AI + 滤波算法：解决 AIGC 贴图“噪点过剩”，构建风格化 PBR 工业管线
海外旅居设计师，15年设计经验。
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今天跟各位同学分享的，就是基于 Adobe Substance 3D Sampler 与 Firefly 的“频段分离”工作流。它能让你保留 AI 的创意构图，同时获得纯净的风格化材质表现。
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本文基于阿里云真实案例，通过多Stream流水线与CUDA Graph优化语音识别服务，在T4上实现QPS从45到126、P99延迟降低63%。方案将流程拆为CPU预处理、GPU频谱转换和Transformer推理三阶段，用独立Stream并行执行，并以事件同步和Graph固化消除调度开销，GPU利用率提升至82%。提供可复现代码与部署方案。
【MLLM】2025年大模型行业现状与方向调研（LLM/MLLM/AIGC，训练/推理/Infra，工业界/学术界）
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小哈里的博客
12-06 836
【MLLM】2025年大模型行业现状与方向调研（LLM/MLLM/AIGC，训练/推理/Infra，工业界/学术界） 文章目录 1、2025 大模型行业三大赛道：LLM/MLLM/AIGC （1）纯语言大模型（LLM）：工程化深耕，分化明显 （2）生成式模型（AIGC）：商业化落地为王，方差巨大​ （3）多模态大模型（MLLM）：蛮荒之地的机遇，技术壁垒决定竞争力​ 2、岗位分类，发展路径 2.1 职业方向对比（训练，推理，Infra） 2.2 职业方向细分（训练，推理，Infra） 3、后训练RL -
互联网大厂Java/Agent面试实战：AIGC内容社区场景下的技术问答（含RAG/Agent/微服务/向量搜索）
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1）RAG流程：用户输入 -> 检索（向量搜索 top-k）+基于过滤器的候选打分（Elasticsearch + vector）-> 组装上下文（include source citations）-> 发送给生成模型（温度控制、system prompt）-> 输出并附带引用与置信度。3）避免幻觉：提供检索证据、限制模型自由发挥（提示工程），使用评分策略、基于逻辑规则的过滤、后处理验证（可校验事实的API），以及使用NLI/faithfulness模型进行二次验证。在消费端做去重，使用乐观锁或幂等键。
AIGC检测器，到底是怎么判断“AI 还是人”
快搜CEO高德的博客
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从技术角度看，一款像样的 AIGC 检测器，背后至少有（分类层）（内容理解层）（系统工程层）
AIGC技术实战指南：大模型工具与多模态内容生成应用
全书围绕七个核心模块展开：AIGC概述、文本生成、图像生成、语音合成、视频创作、辅助编程与AI搜索，全面覆盖了当前主流的大模型应用形态。 在AIGC概述部分，手册明确指出其本质是利用深度学习模型，尤其是基于...
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