AIGC从入门到实战:基础理论【核心算法与模型】

历史导读：

三、AIGC从入门到实战:基础理论【模型微调】

二、AIGC从入门到实战:AIGC基础理论

一、AIGC从入门到实战：为什么要了解AIGC

核心算法与模型

在人工智能生成内容(AIGC)领域，技术的飞速进步催生了一系列高效且创新的生成模型，这些模型不仅极大地拓展了创意表达的边界，还深刻影响了内容创作的格局。其中，Transformer架构、Diffusion Models、以及GANs（生成对抗网络）作为当前主流的生成技术，各自以其独特的机制，在图像、文本、音频等多个维度上展现了非凡的创造力。

Transformer架构：自Vaswani等人于2017年提出以来，Transformer凭借其强大的并行处理能力和对长序列数据的高效处理，在自然语言处理(NLP)领域引发了革命。通过自注意力机制，Transformer能够捕捉序列中长距离的依赖关系，这对于生成连贯、语义丰富的文本至关重要。诸如BERT、GPT系列（特别是GPT-3展现了惊人的文本生成能力）等模型，在问答系统、文本摘要、创意写作等方面展现了巨大的潜力，推动了AIGC在文学创作、新闻撰写等领域的广泛应用。

Diffusion Models：作为一种新兴的生成模型，扩散模型通过逐步添加噪声到数据中，然后学习如何从完全噪声中恢复原始数据，实现了对图像、音频乃至视频的高保真度生成。与传统方法相比，扩散模型在生成高分辨率图像时能展现出更细腻的纹理和更真实的细