干货AIGC算法工程师面试面经秘籍分享（持续更新）：WeThinkIn/Interview-for-Algorithm-Engineer欢迎大家Star～

Rocky最新撰写10万字Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的深入浅出全维度解析文章： 深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识

码字确实不易，希望大家能多多点赞！

大家好，我是Rocky。

2023年3月21日，微软创始人比尔·盖茨在其博客文章《The Age of AI has begun》中表示，自从1980年首次看到图形用户界面（graphical user interface）以来，以OpenAI为代表的科技公司发布的AIGC模型与技术是他所见过的最具革命性的科技进步。盖茨的这一评价不仅是对AIGC技术的高度认可，更是对AI行业未来发展的深刻洞察。

Rocky对此表示完全认同。AIGC及其产业生态，正在成为AI行业重大变革的主导力量。AIGC不仅仅是一项技术突破，它更是一场全新的科技革命，将带来一个前所未有的科技红利期。未来，随着AIGC的全面落地和深度商用，我们的工作、生活、学习以及交流方式都将被深刻改变，所有行业都将被重新定义。这个过程不仅充满挑战，更充满了无限的可能性与机遇。

回顾历史，人类经历了三次大规模的技术革命：

1. 第一次工业革命（1760年左右）：机械设备开始普及，首次推动了生产力的飞跃。
2. 第二次工业革命（1860年之后）：电力与电子设备开始在人类社会中广泛应用，进一步提升了生产效率。
3. 第三次工业革命（1970年之后）：人类经历了计算机软件、PC互联网和移动互联网的三次技术⾰新，彻底改变了信息传递和交互的方式。

Rocky认为，2022年AIGC技术的爆发，或许可以被称为第四次工业革命。与前三次革命不同，AIGC革命的核心在于创造了全新的效率工具——生成式人工智能。它不仅仅是生产效率的提升，更是创造力的解放。通过AIGC，计算机不仅能够执行重复性任务，还能够生成全新的内容，甚至具备一定的创造力。

根据历史经验，每一次技术革命都会带来生产效率的极大提升。第一次和第二次工业革命后，人类社会形成了两个抽象工具层：机械层和电子设备层。20世纪70年代后，信息技术革命引入了新的抽象层：软件层。通过软件，人们开始以更高效的方式理解、改造世界，并与之互动。随后，在PC互联⽹和移动互联网的崛起过程中，进⼀步推动了信息技术⾰命的持续发展。

而AIGC的兴起，则标志着第四层抽象工具层的诞生：生成式AI层。这一层的核心在于，计算机不仅能够处理信息，还能够生成信息。无论是图像、视频、文本还是音频，AIGC都能够根据用户的需求生成高质量的内容。这种能力的普及，将彻底改变内容创作的方式，甚至重新定义人类与计算机的协作模式。

由AIGC引发的科技浪潮，也让Rokcy在AIGC时代元年（2022年）就果断做出了All in AIGC的决定。从这一年开始，全球主要科技公司与科研机构们争先恐后发布关于AIGC的最新进展，AI行业也重新迎来了发展的红利。从GPT到StabilityAI的Stable Diffusion，从Midjourney的惊艳亮相到Google的Imagen，AIGC技术的每一次突破都引发了全球范围内的热烈关注与讨论。

生成式AI无疑是2022年乃至未来AI科技版图上的一个重要转折点。它的发展不仅引起了业界的广泛关注，也对全球经济、社会结构乃至我们对未来的预期产生了深远的影响。AIGC技术的普及，正在推动各行各业的AI数字化转型，甚至催生出全新的商业模式和产业生态。

那么面对滔滔AIGC科技浪潮，我们该如何更好的审视AIGC的未来？如何更好地拥抱AIGC引领的革新？如何更好的抓住AIGC时代的机会？这些问题不仅是科技从业者需要思考的，也是每一个普通人都需要面对的。

故在本文中，Rocky将从以下几个维度持续分享对AIGC时代的核心思考与感悟：

1. AIGC技术： 详解主流AIGC模型（如GPT、Midjourney、Stable Diffusion、Sora等），探讨其技术原理与应用场景。
2. AIGC产品： 分析现象级AIGC产品（如GPT、Midjourney、可灵等），探讨其产品模式与商业变现路径。
3. AIGC发展趋势： 解析AIGC的商业逻辑，研讨AIGC的未来发展方向，展望AIGC时代的红利与机遇。
4. AIGC长期主义： 探讨如何在AIGC时代保持长期竞争力，如何把握AIGC时代的机会，以及如何应对AIGC技术变革带来的挑战与不确定性。

Rocky希望能帮助各位读者对AIGC时代有一个全面的了解！那么，就让我们开始吧！

1. 通俗易懂理解AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）概念

如果大家还不知道AIGC是什么，don't worry！Rocky在本章会详细阐述AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的相关概念，帮助大家对AIGC建立全面的理解。

AIGC全称Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容。其核心概念可以用一句话来概括：利用人工智能技术自动生成各种类型的内容。这些内容可以是图像、视频、文本、音频、代码、3D等。AIGC的目标是让机器具备创造力，帮助人们更高效地完成内容创作任务。

从定义上看，AIGC既是⼀ 种内容形态，也是内容⽣成的技术合集：

• 狭义上看，AIGC是继PGC（Professional Generated Content，专业⽣产内容）与UGC（User Generated Content，⽤户⽣成内容）之后的⼀种内容形态。
• ⼴义上看，AIGC指的是⾃动化内容⽣成的技术合集，基于⽣成式AI算法、大数据、算⼒资源，⽣成包括图像、视频、文本、音频、代码、3D等在内的多样化内容。 当前，Stable Diffusion、Midjourney、Sora、GPT-4o、DeepSeek等AIGC模型的横空出世，让图像、文本、视频以及AI多模态领域率先奠定了落地商用的基础。这些模型不仅展示了AI的强大生成能力，还引发了全球范围内的创作热潮。 Stable Diffusion和Midjourney是AI绘画领域的代表性模型。它们能够根据用户的文本提示生成高质量的图像，无论是逼真的风景画、抽象的艺术作品，还是充满想象力的科幻场景，AI都能轻松应对。让很多专业人士都惊呼AI已经具备“创造力”。

据估计，到2025年，世界上10%的内容数据都将由AI生成。这意味着，AI生成的内容正在潜移默化地融入我们的生活，甚至成为未来内容创作的主流方式。

GPT无疑是AIGC领域的现象级应用。它展现了强大的上下文理解能力与对话能力，不仅能够生成高质量的文本内容，还能完成翻译、编程、写作等多种任务。GPT的崛起，让沉寂已久的自然语言处理领域重新焕发了生机。

ChatGPT的成功不仅在于其技术突破，更在于它让普通人也能轻松使用AI工具。无论是写一封邮件、创作一篇小说，还是编写一段代码，GPT都能提供高效的解决方案。

在图像生成、视频生成和文本对话领域实现爆发后，未来AIGC在音频、3D等领域的突破也只是时间问题。

除了图像、视频、文本等单模态领域，AIGC的多模态应用也已经迅猛发展，比如文本生成图像、图像生成文本、文本生成视频、图像/视频生成文本等，更加精准地模拟了现实世界的信息交互。多模态AIGC是实现认知和决策智能的关键一步，也是AI技术发展的必然趋势。 AI多模态发展的一种落地产品形态就是AI智能体（AI Agent）。这个智能体能够从外界接收图像、视频、音频以及文本等信息，并通过“思考”之后，以图像、视频、音频和文本的形式作出回应。

AI智能体产品将改变人类与计算机的交互方式，甚至重新定义人类社会的运行模式。未来，AIGC将在各个领域绽放光彩，成为推动社会进步的重要力量。

2. AI绘画的“前世今生”

AI绘画的历史最早可以追溯到20世纪60-70年代的计算机实验性探索，当时的先驱者哈罗德·科恩（Harold Cohen）首次尝试使用计算机进行艺术创作。科恩是一位英国艺术家，他对计算机技术的兴趣促使他开发了一种名为AARON的程序，这是世界上第一个能够自主生成艺术作品的计算机程序。最初，AARON的创作主要依赖于简单的算法和规则，生成基本的抽象与具象图像。虽然这些作品在技术上看起来很简单，但它们标志着计算机作为艺术创作工具的潜力首次被发掘出来。科恩的AARON不仅能够生成图像，还能通过机械臂将这些图像绘制在画布上，这在当时无疑是一项革命性的突破。

进入20世纪80-90年代，随着机器学习技术的出现，AI绘画创作得到了更多的助力。机器学习技术允许计算机通过分析大量的艺术作品，学习其中的风格、色彩、构图等元素，并在此基础上创造出更为复杂和精细的图像。科恩继续改进AARON，使其能够生成更加多样化和复杂的艺术作品。AARON不仅能够模仿人类的绘画风格，还能在一定程度上自主决定画面的布局和色彩搭配。这一时期的AI绘画虽然仍处于初级阶段，但已经展现出了计算机在艺术创作中的巨大潜力。

尽管这些早期的尝试与当今人们讨论的人工智能相差甚远，但它们为AI绘画的发展打下了坚实的启蒙基础。进入21世纪后，随着传统深度学习时代的到来，AI绘画领域迎来了新的突破。传统深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）的应用，使得计算机能够生成更加逼真和复杂的图像。2014年，Ian Goodfellow提出的生成对抗网络（GAN）彻底改变了AI绘画的格局。GAN通过两个神经网络的对抗训练，一个生成图像，另一个判别图像的真伪，从而生成出几乎可以以假乱真的艺术作品。

随后，AIGC（人工智能生成内容）时代的到来，进一步推动了AI绘画的快速发展。AIGC技术不仅限于图像生成，还包括视频、文本、音乐等多种形式的内容创作。在AI绘画领域，像DeepArt、Prisma、DALL-E、MidJourney等应用和平台相继出现，使得普通用户也能够轻松地使用AI技术生成艺术作品。这些工具不仅能够模仿著名艺术家的风格，还能根据用户的输入生成全新的创意作品。

总的来说，AI绘画领域经历了萌芽、探索、爆发、快速发展这四个阶段。从最初的简单算法到如今的传统深度学习与AIGC技术，AI绘画的势头不可阻挡。它不仅改变了艺术创作的方式，也为艺术家和普通用户提供了全新的创作工具和可能性。未来，随着技术的不断进步，AI绘画有望在艺术领域发挥更加重要的作用，甚至可能重新定义艺术的边界。

2.1 AI绘画萌芽期

2012年，传统深度学习时代的序幕正式拉开，AI科学家吴恩达（Andrew Ng）和杰夫·迪恩（Jeff Dean）领导的Google Brain团队进行了一项划时代的实验。他们动用了1.6万个CPU，训练了一个当时世界上最大的深度学习网络模型，目标是学习从网络上的视频中提取的1000万张猫脸数据，从而能够生成猫脸图像。尽管最终生成的猫脸图像模糊不清，但这一实验无疑证明了深度学习在图像生成领域的潜力，并为后续的研究奠定了基础。这一突破性尝试不仅展示了大规模计算资源在深度学习中的重要性，也揭示了神经网络在图像生成任务中的初步能力。可以说，这是AI绘画领域的一次“启蒙运动”，尽管结果粗糙，却为未来的技术爆发埋下了伏笔。 等时间来到2015年，Google发布了DeepDream项目，这一项目原本是为了研究图像识别模型的内部机制。由于深度学习模型通常被视为“黑盒子”，科学家们希望通过可视化技术揭开其神秘面纱，了解模型是如何学习和演化的。DeepDream的诞生，不仅让科学家们看到了神经网络每一层的“思考”过程，还意外地发现，这些用于图像分类的模型竟然具备了一定的创作能力。通过提取和增强图像特征，DeepDream能够生成梦幻般、超现实的“迷幻”图像，仿佛将观者带入了一个充满奇异色彩的梦境世界。

上图就是DeepDream项目生成的一些图像示例，DeepDream的生成过程充满了艺术与科学的交融：

1. 输入图像：一张普通的图像作为起点，成为DeepDream的“画布”。
2. 图像特征提取：DeepDream项目中的各个卷积层提取图像的不同维度特征，浅层卷积识别图像的边缘和纹理，深层卷积识别图像中更复杂的高维细节特征。
3. 图像特征增强：DeepDream项目将提取的图像特征叠加回原图像中，就这样通过迭代调整图像内容，逐步创造出当时看来梦幻和超现实的“迷幻”图像。
4. 循环迭代：DeepDream项目创建了一个循环迭代机制，每一次迭代都让图像更加“迷幻”，最终生成一幅充满艺术感的数字作品。

DeepDream不仅展示了神经网络在美学上的潜力，还为AI绘画开辟了新的研究方向。它让人们意识到，机器不仅可以模仿人类的艺术创作，还能创造出独特的、超越人类想象的艺术形式。

而在DeepDream发布的前一年，也就是2014年，Ian Goodfellow和他的同事们首次提出了生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的概念，这一技术被誉为AI绘画领域的“革命性突破”，GAN将在AI绘画探索期扛起生成式模型发展的大旗。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，通过两者的对抗训练，生成器逐渐学会生成逼真的图像，而判别器则不断提升辨别真伪的能力。GAN的核心思想是“以假乱真”，生成器试图欺骗判别器，而判别器则努力识破生成器的“诡计”。GAN的工作原理可以形象地比喻为一场“猫鼠游戏”：

1. 生成器（Generator）：像一个天才伪造者，试图创造出足以以假乱真的“赝品”。在训练过程中，生成器尝试欺骗判别器，使其无法区分生成的数据和实际数据。生成器接收一个随机噪声向量（Latent Space Vector）作为输入，通过神经网络处理后输出一个生成数据，这个生成数据逼近真实的数据分布。
2. 判别器（Discriminator）：像一位经验丰富的鉴定师，努力分辨出哪些是真实的，哪些是伪造的。本质上判别器是一个二分类模型，输出一个概率值来表示输入数据是真实数据的概率。在训练过程中，判别器不断提升其识别“假”数据和真实数据的能力。

GAN的应用范围极为广泛，从生成高质量图像到风格迁移，再到图像编辑和超分辨率，GAN几乎无所不能。然而，GAN的训练过程并不总是顺利的，模式崩溃（mode collapse）和训练稳定性问题一直是研究者们需要攻克的难题。

2016年，神经风格迁移（Neural Style Transfer）技术的发布，为AI绘画领域注入了新的活力。这一技术利用深度学习模型，将一张图像的风格应用到另一张图像的内容上，从而生成一幅全新的艺术作品。例如，将梵高的《星夜》风格应用到一张普通的风景照片上，生成的作品既保留了原照片的内容，又融入了梵高独特的笔触和色彩。

神经风格迁移的核心在于分离和重组图像的内容与风格，主要涉及三个图像：

1. 内容图像：保留原始图像的主要结构和形状。
2. 风格图像：提供艺术风格，如色彩、纹理和笔触。
3. 生成图像：将内容与风格融合，创造出独特的艺术作品。

神经风格迁移的实现依赖于卷积神经网络（CNN）的特征提取能力。通过计算内容损失和风格损失，模型能够优化生成图像，使其既接近内容图像的内容特征，又接近风格图像的艺术风格。这一技术的出现，不仅让普通人也能轻松创作出具有艺术感的作品，还为AI绘画领域提供了新的研究方向。

在神经风格迁移的背后，损失函数的设计起到了关键作用。内容损失和风格损失的结合，使得生成图像能够在保留内容的同时，融入新的艺术风格。这种损失函数的设计思想，不仅在神经风格迁移中得到了广泛应用，还为后续的AI绘画和生成模型提供了重要的理论基础。

内容损失公式如下所示：

其中和分别代表内容图像和生成图像在特定层上的特征图。

风格损失公式如下所示：

其中代表第层的风格损失，定义为生成图像和风格图像的格拉姆矩阵；则代表第层的参数权重。

格拉姆矩阵定义如下：

其中是第层的特征图。

最后我们再来看一下Neural Style Transfer算法的总损失：

其中 、和是权重系数，用于平衡不同的损失。

Neural Style Transfer算法将传统深度学习技术与艺术进行了融合，开辟了图像风格迁移的先河。

总的来说，从2012年的猫脸生成实验，到2015年的DeepDream项目，再从2014年GAN的提出和2016年神经风格迁移的发布，AI绘画领域经历了一次次技术突破和思想革新。这些技术的发展不仅让计算机具备了艺术创作的能力，还为人类与计算机的协作开辟了新的可能性。未来，随着技术的不断进步，AI绘画有望在艺术领域掀起更大的浪潮，甚至重新定义艺术的边界。

2.2 AI绘画探索期

自从2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络（GAN）以来，这项技术迅速成为AI生成领域的核心驱动力。GAN的独特对抗性训练机制不仅大幅提升了生成图像的质量，还为AI绘画的多元应用开辟了广阔的可能性。从艺术创作到图像修复，从风格迁移到超分辨率重建，GAN的影响力几乎渗透到了AI绘画的每一个角落。

2018年，法国艺术团体Obvious通过GAN模型创作的《埃德蒙德·贝拉米的肖像》（Portrait of Edmond de Belamy）在佳士得拍卖会上以43.25万美元的高价成交，远超其预估价的40倍。这一事件不仅让GAN模型名声大噪，也标志着AI绘画正式进入主流艺术市场。这幅作品由GAN生成，签名部分甚至以算法的形式呈现（“min G max D x [log (D(x))] + z [log(1 - D(G(z)))]”），象征着AI与艺术的深度融合。这一里程碑事件拉开了AI绘画探索期的序幕，也让GAN成为这一阶段的主流模型。

随着GAN的广泛应用，研究者们不断改进其架构和训练方法，以解决原生GAN的局限性（如训练不稳定、模式崩溃等问题）。以下是几种经典的GAN变体及其贡献：

1. DCGAN（Deep Convolutional GAN）：DCGAN首次将卷积神经网络（CNN）引入GAN框架，显著提升了生成图像的质量和训练稳定性。通过使用卷积层和反卷积层，DCGAN能够生成更清晰、更逼真的图像，为后续的GAN模型奠定了架构基础。
2. CGAN（Conditional GAN）：CGAN在生成器和判别器中引入了条件变量，使得生成过程可以根据特定条件（如类别标签或文本描述）生成目标图像。这种条件生成机制为AI绘画的多样化创作提供了更多可能性。
3. WGAN（Wasserstein GAN）：WGAN通过引入Wasserstein距离（又称Earth-Mover距离）来衡量生成数据与真实数据分布之间的差异，有效解决了原生GAN训练不稳定的问题。WGAN的提出使得GAN的训练过程更加平滑，生成效果也更加稳定。
4. WGAN-GP（WGAN with Gradient Penalty）：WGAN-GP在WGAN的基础上引入了梯度惩罚（Gradient Penalty），避免了权值剪裁带来的问题，进一步提高了训练稳定性和收敛速度。这一改进使得GAN在复杂数据集上的表现更加优异。

GAN的灵活性使其能够与多种应用场景结合，衍生出一系列功能强大的模型。以下是AI绘画探索期中最具代表性的GAN应用模型：

1. BigGAN（2018）：BigGAN通过大规模训练和更深的网络架构，生成了高分辨率、高质量的图像。它在ImageNet数据集上的表现尤为突出，能够生成逼真的多样化图像，成为生成图像领域的标杆。
2. StyleGAN系列（2019-2020）：StyleGAN通过引入风格向量（Style Vector）和多层次风格控制，实现了对生成图像的精细控制。StyleGAN2进一步优化了生成图像的质量和细节，成为风格迁移和图像生成领域的经典模型。
3. CycleGAN（2017）：CycleGAN通过循环一致性损失（Cycle-Consistency Loss）实现了无配对数据的图像风格迁移。它能够将一种风格的图像转换为另一种风格（如将马转换为斑马），为艺术创作提供了更多可能性。
4. SRGAN、ESRGAN、Real-ESRGAN（2017-2021）：这一系列模型专注于图像超分辨率重建，通过GAN生成高分辨率图像。Real-ESRGAN进一步优化了生成图像的细节和真实感，成为图像修复和增强领域的佼佼者。
5. Pix2Pix（2017）：Pix2Pix是一种基于条件GAN的图像到图像转换模型，能够根据输入图像生成目标图像（如将线稿转换为彩色图像）。它在图像编辑和设计领域展现了强大的实用性。
6. GauGAN系列（2019-2021）：GauGAN通过语义分割图生成逼真的图像，用户可以通过简单的涂鸦生成高质量的风景图像。GauGAN2进一步提升了生成图像的细节和真实感，成为创意设计的利器。
7. GFPGAN（2021）：GFPGAN专注于人脸修复和增强，能够将低分辨率或损坏的人脸图像修复为高分辨率、清晰的图像。它在图像修复领域展现了强大的实用性。 下面Rocky将向大家逐一介绍这些模型的基本原理。

【BigGAN系列模型介绍】

BigGAN是由Andrew Brock等人在2018年提出的一个生成对抗网络（GAN）模型，旨在生成高分辨率（512x512 分辨率）和高质量的图像。BigGAN的主要思想是通过大规模的模型架构和特定的训练策略来提高图像生成的质量和分辨率。

1. 增大模型规模：BigGAN使用了更大更深的生成器和判别器网络，能够显著提高图像生成的细节和分辨率。
2. 生成器设置：BigGAN是一个条件GAN模型，它通过类别标签来指导生成过程。在推理时，生成器网络的输入是一个噪声向量z和一个类别标签y。通过一系列的转置卷积层和Spectral Norm层生成高分辨率图像。
3. 判别器设置：判别器网络通过一系列的卷积层对输入图像进行特征提取，最后输出图像是否为真实图像的概率。
4. 训练技巧：使用了包括谱归一化（Spectral Normalization）、批量标准化（Batch Normalization）、自适应均值和标准差（Adaptive Instance Normalization, AdaIN）等在内的一系列技术。

【StyleGAN系列模型介绍】

StyleGAN是由NVIDIA的研究团队提出的一种生成对抗网络模型（A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks）。

StyleGAN的主要创新之一是将潜在空间转换为一个中间潜在空间 ，通过一个映射网络将潜在向量映射到：

这个中间潜在空间允许我们更好的控制和操作图像的生成过程。映射网络是一个全连接神经网络，用于增加潜在向量的灵活性和表达能力。

同时StyleGAN使用AdaIN（Adaptive Instance Normalization, AdaIN）层来引入风格控制。AdaIN层根据风格向量动态调整特征图的归一化参数：

其中，是输入特征图，和是从风格向量生成的缩放和偏移参数，和分别是输入特征图的均值和标准差。

StyleGAN的生成器在每一层使用不同的风格向量控制特征图的生成，这种逐层控制允许在不同尺度上操纵生成图像的细节和全局特征。这样一来，StyleGAN就可以生成具有一致性和多样性兼备的图像。

StyleGAN的生成器架构与原生的GAN生成器有所不同。其生成过程可以分为以下几个部分：

1. 映射网络：映射网络将潜在向量映射到中间潜在空间 ，这个映射过程通过若干全连接层实现。
2. 合成网络：合成网络使用由映射网络生成的风格向量控制特征图的生成过程。特征图从一个常数输入开始，通过一系列卷积层和AdaIN层逐步上采样和生成图像。

StyleGAN的判别器结构与原生的GAN判别器类似，通过一系列卷积层逐步减少图像分辨率，并最终输出一个真假概率。同时StyleGAN的判别器还引入了逐层归一化技术来稳定训练过程。

StyleGAN通过风格嵌入和AdaIN层，实现了生成图像的多样性和一致性。我们可以通过调整不同层的风格向量，生成具有不同风格但仍然保持全局一致性的图像。

【Real-ESRGAN系列模型介绍】

Real-ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）是一种用于图像超分辨率的模型。它在ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）的基础上进行了改进，使得模型在处理真实世界的低质量图像时，能生成更高质量、更自然的高分辨率图像。

Real-ESRGAN 通过以下几个方面的改进来提升对真实世界图像的超分辨率效果：

1. 数据增强：使用多种数据增强技术来模拟真实世界的低质量图像，包括添加噪声、压缩伪影、模糊等。这使得模型能够在训练过程中看到更多样化的低质量图像，增强其泛化能力。
2. 生成器（Generator）：生成器网络采用多层卷积和上采样结构，通过逐层提升图像分辨率。
3. 判别器（Discriminator）：判别器网络采用多尺度判别器结构，用于区分生成图像和真实高分辨率图像。
4. 特征提取器（Feature Extractor）：通过预训练的卷积神经网络提取图像特征，辅助生成器提升图像细节。
5. 损失函数设置：Real-ESRGAN 采用了多种损失函数的组合，以平衡生成图像的细节和整体视觉质量。像素损失（Pixel Loss） 用来最小化生成图像与真实高分辨率图像之间的像素差异。感知损失（Perceptual Loss） 通过预训练的卷积神经网络提取特征，最小化生成图像与真实图像在特征空间的差异。对抗损失（Adversarial Loss） 通过对抗训练，使生成器生成的图像更具真实性。

【GauGAN2介绍】

GauGAN2是NVIDIA研发的一种生成对抗网络（GAN）模型，可以在草图或分割图的基础上生成高质量的图像。GauGAN2继承和发展了其前身GauGAN的思想，进一步提升图像生成的质量和多样性。

GauGAN2的核心思想是将多种输入形式（如草图、分割图、文本描述）融合在一起，通过一个统一的模型生成高质量的图像。GauGAN2包括以下几个关键组件：

1. 多模态输入：GauGAN2支持多种形式的输入，包括（1）分割图用于提供图像的基本结构和布局。（2）草图用于提供图像的轮廓和细节信息。（3）文本描述用于提供图像的语义信息和风格指导。通过结合这些不同形式的输入，GauGAN2能够生成更丰富和多样的图像。
2. 生成对抗网络（GAN）架构：GauGAN2仍然基于生成对抗网络（GAN）的框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GauGAN2的生成器采用了多分支结构，以处理不同类型的输入。模型首先对输入的分割图、草图和文本描述进行编码，然后将这些编码特征融合在一起，通过多层卷积和反卷积操作生成最终的图像。判别器则用于区分生成图像和真实图像。
3. SPADE 层（Spatially-Adaptive Normalization）：GauGAN2继续使用在GauGAN中引入的SPADE层。SPADE 层是一种空间自适应的归一化层，它根据分割图的语义信息动态调整生成过程中的归一化参数，从而生成具有更好一致性的图像。

GauGAN2的优势包括能够进行高质量图像生成、生成过程有很强的灵活性与多样性，同时通过使用 SPADE 层，GauGAN2能够在生成过程中保持语义一致性，生成的图像在全局布局和细节上都具有较高的一致性。

【DALL-E介绍】

总的来说，GAN的诞生和发展推动了AI绘画技术的进步，但其训练稳定性和模式崩溃问题仍然是研究者们需要攻克的难题。这些问题不仅限制了GAN模型的广泛应用，也成为AI绘画探索期难以大规模落地的关键瓶颈。

然而，周期就是这么有趣。就在许多人对GAN的未来感到迷茫时，AI绘画的曙光悄然降临。2021年1月，OpenAI发布了DALL-E，这款基于Transformer架构的文本生成图像模型，彻底改变了AI绘画的格局。DALL-E的名字巧妙地结合了著名艺术家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）和皮克斯动画电影《机器人总动员》中的角色WALL-E，象征着艺术与科技的相互交融。

DALL-E的核心创新在于它将GPT-3的文本生成能力与VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）的图像生成能力相结合。通过这种架构，DALL-E能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。例如，输入“一只穿着宇航服的猫在月球上弹吉他”，DALL-E就能生成一幅符合描述的图像，不仅细节丰富，还充满了创意和想象力。

DALL-E的发布不仅展示了AI在文本到图像生成领域的强大能力，还为AI绘画的爆发期埋下了伏笔。它的出现让人们意识到，AI不仅可以生成逼真的图像，还能根据文本描述创造出充满想象力的艺术作品。这种能力为艺术创作、广告设计、游戏开发等领域提供了全新的可能性。

更重要的是，DALL-E的成功激发了全球科技公司和研究机构对AI绘画的兴趣。许多公司开始加大对文本生成图像技术的投入，推动了AI绘画技术的快速发展。可以说，DALL-E的发布是AI绘画从“探索期”迈向“爆发期”的重要转折点。

DALL-E使用了Transformer架构对文本和图像进行联合建模，其核心部分主要包括以下几个方面：

（1）Transformer 编码器-解码器结构

DALL-E使用Transformer编码器-解码器结构，其中编码器部分用于处理输入的文本描述。编码器将文本描述转换为一个高维的表示。而解码器部分用于生成图像，解码器可以根据编码器生成的特征逐步生成图像的像素。

（2）VQ-VAE-2

VQ-VAE-2（Vector Quantized Variational AutoEncoder 2）是用于图像生成的模型。DALL-E使用VQ-VAE-2 将图像分解为离散的图像块，然后对这些图像块进行建模和生成。

DALL-E在大规模的图文对齐数据集上进行训练。这些数据集包含大量的图像和对应的文本描述，通过这些数据，DALL-E学会了将文本描述和图像生成联系起来。

首先，文本描述通过BPE（Byte Pair Encoding）进行分词，然后输入到Transformer编码器中。编码器将文本描述转换为一系列的高维向量表示。

接着，图像通过VQ-VAE-2进行编码，将图像分解为一系列离散的图像块。每个图像块对应一个离散的代码，表示图像中的特定区域。

然后，编码器生成的文本表示和解码器生成的图像表示进行联合训练。模型通过最大化图像块的生成概率来优化参数，确保生成的图像与输入的文本描述一致。

在推理过程中，我们可以输入一个文本描述，模型通过以下步骤生成图像：

1. 文本编码：将输入的文本描述通过 BPE 分词并输入到编码器中，生成文本表示。

2. 图像生成：解码器根据文本表示逐步生成图像块，最终组合成完整的图像。

2.3 AI绘画爆发期

2022年，AI绘画领域迎来了前所未有的“爆发期”。这一年，一系列革命性的AI绘画模型相继问世，彻底改变了艺术创作的方式和生态。从Disco Diffusion的横空出世，到Midjourney的惊艳亮相，再到Stable Diffusion的开源引爆，AI绘画不仅走进了大众视野，还掀起了一场全球范围内的创作热潮。

2022年2月，由Somnai等AI绘画开源社区的工程师开发的Disco Diffusion模型正式发布。这款模型以其独特的艺术风格和生成能力迅速吸引了大量AI绘画爱好者。Disco Diffusion基于扩散模型（Diffusion Model），能够生成极具艺术感的抽象风景图像。尽管其操作复杂，参数调节繁琐，但它为AI绘画爱好者提供了一个强大的创作工具，也为后续的AI绘画模型奠定了基础。

Disco Diffusion的诞生标志着AI绘画从“探索期”迈向了“爆发期”。它的开源性质使得全球的开发者、艺术家和爱好者能够共同参与模型的优化和改进，形成了一个活跃的社区生态。这种开放协作的精神，为AI绘画的快速发展注入了强大的动力。

2022年3月14日，Midjourney正式开启内测。这款由Disco Diffusion核心开发人员参与研发的AI绘画模型，直接搭载在Discord平台上，用户只需输入简单的文本提示（Prompt），即可生成高质量的图像。与Disco Diffusion相比，Midjourney的操作更加简单，生成效果也更加惊艳，尤其是在人像生成方面表现出色。

Midjourney的发布迅速引发了全球范围内的关注。它不仅降低了AI绘画的门槛，还通过社区生态的构建，激发了用户的创作热情。在Midjourney的社区中，用户的提示词和生成作品都是公开的，这种开放性和透明性使得社区成员能够互相学习、借鉴，形成了一种良性循环。每天都有大量优秀的作品和创意涌现，社区的规模和影响力迅速扩张。

2022年7月，Midjourney在艺术领域引发了一场轰动。美国科罗拉多州博览会的艺术比赛中，一幅名为《太空歌剧院》（Theatre Dopera Spatial）的作品获得了第一名。这幅作品由人类画师使用Midjourney创作而成，其细腻的画风和宏大的场景令人惊叹。这一事件不仅展示了AI绘画的强大能力，也引发了艺术界对AI创作的广泛讨论和反思。许多艺术家开始思考：AI是否会取代人类艺术家？还是说，AI将成为艺术创作的新工具？

Midjourney无疑在AI绘画爆发期开了一个好头，更加坚定了全球科技公司在AI绘画领域的持续投入与研究。

2022年4月10日，OpenAI发布了DALL-E 2，这款模型在图像生成的精确性和提示词的控制力上达到了新的高度。DALL-E 2不仅能够根据文本提示生成高质量的图像，还可以对现有图像进行编辑和修改。例如，用户可以通过提示词为一张照片添加新的元素，或者改变图像的风格和内容。

DALL-E 2的发布进一步推动了AI绘画的普及。它的精准生成能力和强大的编辑功能，使其成为设计师、艺术家和创意工作者的得力助手。同时，DALL-E 2的成功也展示了OpenAI在AIGC领域的领先地位，为后续的AI绘画模型树立了标杆。

2022年7月29日，StabilityAI公司发布了Stable Diffusion，这款模型迅速成为AI绘画领域的“现象级”产品。Stable Diffusion基于扩散模型，能够生成高质量、高分辨率的图像，同时支持文本到图像、图像到图像的多种生成方式。在内测期间，Stable Diffusion邀请了15000名用户参与测试，短短十天内就生成了1700万张图片，展现了其强大的生成能力和广泛的应用潜力。

2022年8月22日，Stable Diffusion正式宣布开源。这一决定彻底改变了AI绘画的生态。开源意味着任何人都可以基于Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型，甚至可以对其进行修改和优化。这一举措不仅降低了AI绘画的技术门槛，还激发了全球开发者和爱好者的创造力。从此，“全民炼丹”时代正式开启，AI绘画领域的繁荣一发不可收拾。

Stable Diffusion的开源也催生了许多衍生项目和工具。例如，用户可以通过Fine-tuning（微调）技术，训练出适合特定风格或任务的AI模型。此外，Stable Diffusion还被广泛应用于游戏设计、影视制作、广告创意等领域，展现了其强大的商业价值。

作为传统深度学习时代的领军者，Google自然不会缺席AI绘画的爆发期。2022年，Google发布了Imagen系列的初代版本。Imagen基于Transformer架构，能够生成高质量、高分辨率的图像。尽管Imagen并未像Stable Diffusion那样开源，但其强大的生成能力和Google的技术背书，使其成为AI绘画领域的重要参与者。

2022年不仅是AI绘画技术的爆发之年，也是AIGC社区生态的繁荣之年。Midjourney、Stable Diffusion等模型的成功，离不开其背后活跃的社区生态。在这些社区中，用户不仅可以分享自己的作品和提示词，还可以学习他人的创作经验，形成了一种开放、协作的文化氛围。这种社区生态不仅加速了技术的传播和应用，还为AI绘画的未来发展提供了源源不断的创意和动力。

2.4 AI绘画持续发展期

“人类几乎每个人都会使用语言，但是只有一小部分人会画画和艺术。”这句话在过去的几十年里一直被广泛接受，但随着AI绘画技术的飞速发展，它正逐渐变得不再适用。AI绘画工具的普及，让艺术创作不再是少数人的专利，而是成为了每个人都可以轻松尝试的领域。无论是专业艺术家还是普通爱好者，都可以通过AI工具生成符合自己需求的创作内容，艺术的门槛被大大降低。

2023年，Midjourney以其惊人的更新速度和技术突破，成为了AI绘画闭源领域的领跑者。这一年，Midjourney一口气发布了V5、V5.1、V5.2、V6共四个版本，每一次更新都带来了显著的性能提升和功能优化。尤其是在人像生成和细节表现上，Midjourney的表现越来越接近专业艺术家的水准。

此外，Midjourney还推出了专门针对二次元场景的图像生成版本——NIJI V5。这一版本在动漫风格图像的生成上表现出色，吸引了大量二次元爱好者和创作者。无论是细腻的角色设计，还是充满想象力的场景构建，NIJI V5都能轻松应对，成为二次元创作领域的利器。

Midjourney的成功不仅在于其强大的生成能力，还在于其用户友好的交互设计。用户只需在Discord平台上输入简单的文本提示，就能快速生成高质量的图像。这种低门槛的操作方式，使得Midjourney迅速积累了庞大的用户群体，形成了一个活跃的创作社区。

与Midjourney的闭源模式不同，Stable Diffusion选择了开源路线，这一决策彻底改变了AI绘画的生态。2023年7月，StabilityAI发布了SDXL模型，这是Stable Diffusion系列的一次重大升级。SDXL在SD 2.x的基础上增加了模型参数量，并设计了级联的模型架构，进一步提升了生成图像的质量和多样性。

SDXL的发布再次点燃了开源社区的“炼丹”热情。开发者们基于SDXL进行了大量的微调和优化，推出了许多衍生模型和工具。例如，一些开发者专注于生成特定风格的艺术作品，而另一些则致力于提升图像的分辨率和细节表现。这种开放协作的模式，使得Stable Diffusion的生态日益繁荣。

2024年3月，StabilityAI发布了Stable Diffusion系列的最新版本——Stable Diffusion 3（SD 3）。SD 3采用了全新的Diffusion Transformer架构，标志着Transformer架构在AI绘画领域的全面普及。SD 3有多个版本，参数量从800M到8B不等，是目前最强大的文本生成图像模型之一。它在多主题提示、图像质量和文本拼写能力方面都有显著提升，尤其是在复杂场景的生成和细节表现上，SD 3展现出了前所未有的能力。

OpenAI在AI绘画领域的探索从未停止。2023年12月，DALL-E系列的最新版本DALL-E 3正式发布。与DALL-E 2相比，DALL-E 3在图像生成效果上有了质的飞跃。其最大的突破在于通过合成高质量的caption（图像描述）来构建训练数据集，这一方法显著提升了模型对文本提示的理解能力和生成图像的质量。

DALL-E 3的生成效果更加细腻，尤其是在复杂场景和细节表现上，几乎达到了以假乱真的程度。例如，输入“一只穿着宇航服的猫在月球上弹吉他”，DALL-E 3不仅能够生成符合描述的图像，还能在细节上做到极致，比如宇航服的纹理、月球的表面质感，甚至是猫的表情和动作。

此外，OpenAI将DALL-E 3直接集成到GPT中，用户可以通过自然语言与GPT交互，生成和编辑图像。这种多模态交互的设计，不仅提升了用户体验，还为AI绘画的未来发展提供了新的方向。可以预见，未来的AI工具将更加智能化和一体化，用户只需通过简单的对话，就能完成复杂的创作任务。

Google作为AI领域的传统巨头，自然不会在AI绘画的竞争中掉队。2024年，Google发布了Imagen系列的新版本——Imagen 2和Imagen 3。这些版本在图像生成的精细度、光线表现和文本理解能力上都有了显著提升。

Imagen 3的特点可以总结为以下几点：

1. 生成能力的多样化：能够生成多种视觉风格，涵盖照片级真实的风景、油画、粘土动画场景等。
2. 对日常提示的理解：能够理解自然语言编写的提示，用户无需复杂的技巧就能获得所需的输出。
3. 捕捉细微差别：通过丰富训练数据中的图像描述细节，能够在长而复杂的提示中捕捉细微差别。
4. 文字渲染效果提升：文字渲染能力显著增强，为广告设计、海报制作等应用场景开辟了新的可能性。

Rocky认为，AIGC时代的车轮已经呼啸而过，无论是拥抱还是抵触，是入场还是观望，AI绘画的爆发式发展都不会因为个人的意愿而停下。从Midjourney的闭源创新，到Stable Diffusion的开源繁荣，再到DALL-E 3和Imagen的技术突破，AI绘画领域正在以惊人的速度向前推进。

未来，Rocky认为AI绘画有望在以下几个方面取得更大的突破：

1. 更高质量的图像生成：随着模型架构和训练方法的改进，生成图像的分辨率和真实感将进一步提升。
2. 更智能的多模态交互：AI工具将更加智能化和一体化，用户可以通过自然语言与AI交互，完成复杂的创作任务。
3. 更广泛的应用场景：AI绘画将在虚拟现实、游戏设计、影视制作等领域发挥更大的作用，为创意产业注入新的活力。

总的来说，AI绘画的普及不仅改变了艺术创作的方式，还为普通人提供了表达创意的工具。无论是专业艺术家还是普通爱好者，都可以通过AI工具释放自己的想象力，创造出独一无二的艺术作品。AIGC时代的到来，标志着艺术与技术的深度融合，未来的创作世界将更加丰富多彩。

3. AI新时代：AIGC大模型“井喷”！

2022年，在AI行业正式进入AIGC时代后，AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人、传统深度学习以及自动驾驶等领域的AIGC大模型都呈爆发式“井喷”，疯狂程度足以载入AI行业的史册。

AI绘画领域的Stable Diffusion系列、Midjourney系列；AI视频领域的Sora、可灵、SVD；大模型领域的GPT-4、DeepSeek系列、LLama系列；AI多模态的GPT-4V以及传统深度学习领域的SAM系列等重磅的AIGC模型和AIGC产品“你方唱罢我登场”，AI行业终于引来了全新的科技浪潮。

在AIGC新时代，我们首先要做的是全身心的持续深度投入。只有深入理解AIGC模型与技术的核心本质，才能更好地抓住时代的机遇。接下来，就让我们跟随着Rocky的脚步，一起学习了解这些AIGC模型与技术的核心本质，探索AIGC时代的无限可能。

3.1 AI绘画大模型

【一】Stable Diffusion系列模型

Stable Diffusion系列模型由Stability AI公司持续更新发布。目前最新的版本是Stable Diffusion 3，Stable Diffusion系列模型最显著的特点是其繁荣的开源生态。

关于Stable Diffusion v1.x、v2.x、XL、v3版本的全面解读，大家可以直接阅读Rocky撰写的Stable Diffusion系列深入浅出解析文章：

深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识

深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识

深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识

2022年8月，Stability AI正式发布Stable Diffusion。这一模型的发布标志着AIGC技术的一个重要里程碑。Stable Diffusion采用了完全开源的模式，使得开发者可以自由下载、研究和二次开发，它在硬件资源有限的情况下也能生成高质量图片，通过简单的文本提示，普通用户就能生成复杂的艺术作品。

Stable Diffusion 的开源策略迅速吸引了社区的广泛关注。短短几个月内，各种插件和工具应运而生。例如WebUI提供了用户友好的界面，使得Stable Diffusion的操作更加简单直观。开源社区的开发者们基于Stable Diffusion创建了大量基于Stable Diffusion的微调模型和LoRA模型，并且不断促进AI绘画领域的持续发展。

2022 年，Stable Diffusion v1.x作为Stable Diffusion的第一个版本发布，能够支持的标准分辨率为 512×512。模型架构基于 UNet 和 DDIM 的扩散模型，结合了 VAE（变分自编码器）和文本编码器（CLIP 的 text encoder）。训练数据使用 LAION-5B 数据集的子集训练，包含大量的公开图像和其对应的文本描述。数据质量较为混杂，生成图像的细节和文本匹配程度有一定限制。文本引导通过 CLIP text encoder 对文本进行编码，作为模型生成图像的条件。优点包括了：

1. 开放性：完全开源，用户可以自定义训练和使用。
2. 生成效果：对特定文本描述生成较为精准的图像。
3. 轻量化：只需一块高性能显卡（如 10GB 显存的 GPU）即可运行。
4. 易上手：适合AIGC初学者、能够快速生成AI图像。

同时缺点包括了：

1. 对复杂场景的理解和生成能力有限，容易出现失真或与文本不符。
2. 分辨率较低，生成的图像需要后期放大处理。
3. 人物手部（如手指）和复杂结构（如建筑）生成准确率较低。

2022年底，Stable Diffusion v2.x作为第二个大版本发布，默认分辨率提升至 768×768（相比 v1.x 更高）。训练数据使用更干净的 LAION 数据子集（如 LAION-Aesthetics），特别是过滤了低质量和 NSFW（Not Safe for Work）内容。重点提高了生成高质量图像的能力。关键改进主要是文本嵌入使用 OpenCLIP 作为文本编码器，提升了模型对文本的理解能力。

优点：

1. 文本到图像的匹配更准确。
2. 图像生成质量显著提高，尤其是在细节处理和分辨率方面。
3. 增加了控制功能（如深度引导和 inpainting），扩展了适用场景。

缺点：

1. 模型复杂度提高，对硬件资源需求增大。
2. 针对某些场景或艺术风格生成的自由度相比 v1.x 稍受限制。

2023 年，Stable Diffusion XL作为第三个大版本发布，其能够支持超高分辨率，默认生成图像分辨率提升至 1024×1024以及更高。SDXL拥有更深的网络结构，增加了参数数量。支持多种输入形式（文本、图像、深度等），生成能力更通用。训练数据集更加干净、丰富，包含多领域（自然、人物、艺术风格等）高质量样本。同时强调减少对特定风格或特定数据偏见的依赖。细节生成能力也提升了不少，如人体、手部、面部的生成准确性显著提高。扩展了负提示词功能，并支持更复杂的场景描述。能够更加准确地生成艺术风格化的图像。

优点：

1. 分辨率显著提高，适用于高精度图像生成任务。
2. 在细节（如手部、纹理）上表现更好。
3. 泛化能力强，对不同领域和风格的适应性更高。

缺点：

1. 模型大小增加，对显存和计算资源的需求更高。
2. 需要更复杂的调参来生成理想结果。

2024年2月22号，Stability AI第一次发布了Stable Diffusion 3的相关消息，并于2024年3月5号开源Stable Diffusion 3的论文。但是等到2024年6月12号，Stable Diffusion 3的2B参数量的开源模型才姗姗来迟。

如此曲折的发布过程，其中就受到了包括了Stability AI盈利困难、Stable Diffusion系列模型的核心研究团队集体离职等因素的影响，一时间AIGC领域为之震动。

更戏剧性的是，在2024年8月1号，由Stable Diffusion模型核心团队重新组建的Black Forest Labs（黑森林实验室）带着迄今为止最大的开源文生图大模型FLUX.1王者归来，给AI绘画领域注入强大的新活力！

我们能够很欣慰的看到，SD系列模型就像传统深度学习时代的YOLO系列那样，在曲折中持续前进。YOLO原作者在2018年发布YOLOv3后便宣布不再继续更新。在大家都以为YOLO系列要成为绝唱时，终于在2020年有继承者发布全新的YOLOv4进行接棒。Rocky认为Stable Diffusion 3和FLUX.1毫无疑问也成为了AIGC时代的”传承佳话“，持续推动AIGC时代的火焰越来越旺盛！

Stable Diffusion 3为AI绘画领域打开了Transformer时代的大门，紧接而来的FLUX.1则宣告AI绘画领域全面迈进Transformer时代。

如果说Stable Diffusion 1.x系列模型是“YOLO”，Stable Diffusion 2.x系列模型“YOLOv2”，Stable Diffusion XL系列模型是“YOLOv3”，那么Stable Diffusion 3模型就是当之无愧的“YOLOv4”，而FLUX.1系列模型则是毋庸置疑的“YOLOv5”。

【二】Midjourney系列产品

Midjourney系列AI绘画产品一直由Midjourney公司更新发布，目前已经更新至Midjourney V6。Midjourney系列的出现，不仅改变了人们对图像生成的认知，也为艺术创作打开了全新的大门，同时也是AIGC时代来临的起点。

Midjourney 的核心技术基于扩散模型（Diffusion Models），并在此基础上进行了持续的优化更新，具备理解复杂的文本描述并生成对应的图像、能够生成高达 1024×1024 像素的高清图像、可以生成多种艺术风格的图像等能力。

下面我们来看一下Midjourney系列产品的发展过程，总结一下Midjourney在迭代更新中都对哪些方面进行了完善与增强。

2022年8月，Midjourney开始向公众开放测试，同时邀请了一批艺术家、设计师和AI爱好者参与内测。Midjourney在Discord平台上建立了活跃的社区，用户可以通过输入文本提示，让Midjourney 生成对应的图像。这一举措引起了广泛关注，数以万计的用户涌入社区，分享他们的创作内容，反馈使用体验。社区的壮大促进了Midjourney的快速迭代和改进。

2022年2月Midjourney最初的V1版本上线。Midjourney向500名内测用户开放，这些用户被允许再邀请500名用户一起参加测试，所以最后总计1000名用户参与了Midjourney的早期测评。同时Midjourney创始人David Holz要求用户在社交媒体上分享他们使用Midjourney生成的图像，以此来进行早期的产品宣传。

2022年4月Midjourney V2正式发布，在V1版本的基础上增加了超分和风格变化功能。同时Midjourney团队开始确定具体的定价方案，并开始进行付费版本的测试。

2022年7月Midjourney V3发布并新增了--stylize和--quality两个重要参数。--stylize参数用于控制图像的风格化程度，较低的--stylize值会让生成的图像更接近于现实，细节更精确，风格化元素较少。较高的--stylize值则会使图像更加风格化，充满艺术感，但细节可能会显得较为抽象或夸张。--quality则主要是控制生成图像的质量，范围为0-2。数字越大，生成图像越清晰，同时生成耗时也越长。与此同时，Midjourney在 Discord社区上的用户总数增长至100万，超过了《堡垒之夜》和《我的世界》在Discord社区上的用户数量，成为了AIGC时代AI绘画领域的首个全球爆款产品。

2022年11月Midjourney V4的发布给当时的AI绘画社区带来了前所未有的图像生成质量震撼，远超当时主流的AI绘画模型所能生成的图像效果。也因此，Midjourney的用户数量持续暴增。

在随后的2023年3月，Midjourney V5在之前的版本上更进一步，在生成图像的质量和通用性方面进行了持续的升级。

时间来到2023年12月，在经过9个月的开发后，Midjourney V6版本终于重磅发布。它在图像生成质量方面带来了显著的改进，并鼓励用户输入更加简洁的提示词来生成高质量的图片，更加符合用户的使用习惯。Midjourney V6版本对输入提示词的理解能力也有了极大的提高，生成的图像内容与输入提示词更加一致。

同时针对二次元场景，Midjourney公司专门开发了名为Niji的模型系列。“Niji”在日语中意为“彩虹”，象征着丰富多彩的动漫风格。该系列模型由Midjourney与Spellbrush合作开发，专注于生成高质量的动漫和插画风格图像。

Niji模型对动漫风格、动态动作场景以及以角色为中心的构图有深入的理解，能够生成符合动漫美学的高质量图像。 在Niji V5版本中，模型新增了“cute”（可爱）和“expressive”（表现力强）两种模式，分别侧重于更可爱的风格和偏向3D及欧美样式的风格。 Niji V6版本则是提升了模型对提示词的理解能力，建议用户使用更长的提示词，以充分发挥模型的功能。即使模型未直接理解某些概念，用户也可以通过详细描述来引导模型生成所需图像。 同时Niji V6也支持在图像中添加简单的文本内容，用户可以在提示词中使用引号括起的文字，模型会将其呈现在生成的图像中。 Niji也提供了“RAW”模式，适用于偏好非动漫风格的用户。通过在提示词中添加--style raw参数，或在设置中选择RAW模式，可以生成更接近现实的图像。

目前在AI绘画开源社区已经整理了完备的Midjourney的输入提示词使用规则，Rocky在这里分享给大家。

Midjourney的整体提示词撰写逻辑可以遵循：风格（Style）+ 主题（Subject）+ 布景（Setting）+ 构图（Composition）+ 灯光（Lighting）+ 附加信息（Additional Info）这几个维度。我们可以从这几个维度入手，对提示词进行扩写、优化、完善：

• 风格：赛博朋克风格的照片（Cyberpunk style photos）

• 主题：一名穿着白色太空服的宇航员，头盔面罩反射着星星（An astronaut in a white space suit, helmet visor reflecting stars）

• 背景：站在星空中可见地球的月球上（Standing on a moon with Earth visible in the starry sky）

• 构图：以宇航员为中心，地球为背景（Astronaut centered, Earth in the background）

• 照明：明亮的阳光和柔和的月光反射（Bright sunlight with soft moonlight reflections）

• 附加信息：附近的月球岩石和小陨石坑（Moon rocks and small craters nearby）

下面是用上述提示词在Midjourney V6和NIJI V6生成的图像：

【三】DALL-E系列模型

DALL-E系列模型是 OpenAI 开发的一个重要项目，专注于将文本描述转化为高质量图像。最新版本 DALL-E 3 的亮点在于提升了生成图像与输入文本的一致性（Prompt Following）以及文字渲染能力。这背后依赖于 OpenAI 在数据精细化处理和图像文本描述（Caption）优化方面的技术突破。

在 DALL-E 3 的开源技术报告（《Improving Image Generation with Better Captions》）中，OpenAI 详细介绍了如何通过生成高质量的图像描述（Caption），优化模型的表现。

图像生成的核心在于如何让模型准确理解输入的文本描述，并将其转化为对应的图像。而 OpenAI 在 DALL-E 3 的训练中，采用了专门设计的 Caption 合成技术，来强化模型对文本的理解能力。

为了实现高质量的 Caption 合成，OpenAI 选用了 CoCa（Contrastive Captioner）作为模型架构。相比于 CLIP，CoCa 额外增加了一个多模态文本编码器（Multimodal Text Encoder），可以生成更加丰富的 Caption。这一架构的训练目标结合了两部分损失：

1. 对比损失（Contrastive Loss）：类似于 CLIP，用于增强图像与文本的匹配能力。

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：用于生成高质量的文本描述。

通过这种双重训练目标，CoCa 不仅能够执行多模态检索任务，还能生成详细的图像 Caption。

为了提升合成 Caption 的质量，OpenAI 对预训练好的 Image Captioner（图像描述生成器）进行了微调。微调过程采用了两种不同的数据集：

1. 短 Caption 数据集：专注于简洁描述图像主体内容，类似 COCO 数据集的风格。

2. 长 Caption 数据集：提供更详细的图像内容描述，包含丰富的细节。

通过这两个数据集，生成的 Caption 可以分为两类：

1. 短 Caption：聚焦于图像主体，简明扼要。

2. 长 Caption：提供更全面的细节描述，语义更加丰富。

下图展示了一个对比示例：原始 Caption 通常是从网页上的 alt-text 提取而来，其内容质量较差。而生成的短 Caption 简洁明了，长 Caption 则包含了更多的细节描述。

OpenAI 的实验结果显示，合成长 Caption 在提升模型对 Prompt 的理解能力（Prompt Following）方面效果显著。因此，DALL-E 3 的训练过程中，95% 的训练数据都采用了合成长 Caption。不过，过多使用长 Caption 会导致模型“过拟合”于长文本描述。在这种情况下，短 Caption 的输入效果可能不理想。

为了解决这一问题，OpenAI 引入了 GPT-4 来“优化”用户输入的 Caption。无论用户提供什么样的文本，GPT-4 会将其扩展为类似长 Caption 的格式，以确保用户输入与训练数据分布的一致性。

尽管技术报告并未明确说明 DALL-E 3 的模型架构，但从实验对比和性能特点来看，可以知道是基于Latent Diffusion的模型架构，与 SD（Stable Diffusion）系列模型类似。Text Encoder部分采用了 T5-XXL，T5-XXL 模型可以编码更长的文本序列，整体文本理解能力优于 CLIP。这种强大的文本编码器使 DALL-E 3 在生成复杂图像时表现更加准确。技术报告中并未详细说明 U-Net 的具体结构，但提到它由 3 个 Stages 构成，与 SDXL 的架构设计十分相似。

DALL-E 3 支持生成 1024x1024 分辨率以上的高质量图像，并能生成各种长宽比的图像。这可能得益于递进式多分辨率训练策略（从低分辨率 256x256 到 512x512，再到 1024x1024）。

为了解决 VAE 解码器（Variational Autoencoder Decoder）在生成图像时出现的细节畸变问题（如文字和人脸变形），DALL-E 3 额外训练了一个 Latent Decoder，提升图像从 Latent 特征重建到像素级图像的细节能力。

从 DALL-E 3 的发展经验可以看出，Caption 的优化直接影响生成图像的质量。无论是短 Caption 还是长 Caption，都在不同场景中起到了至关重要的作用。合成 Caption 的意义在于：

1. 提升模型对文本输入的理解能力，确保生成图像与 Prompt 的一致性。

2. 通过高质量 Caption 训练，细化图像细节，改善文字和人脸的生成效果。

OpenAI 的实验表明，采用高比例的合成长 Caption 对训练数据进行增强，显著改善了模型的生成效果。这种思路可能会影响未来 AI 绘画领域的研究重点，Caption 优化将成为推动生成模型性能的重要方向。

DALL-E 3 的成功不仅得益于架构改进，还离不开对数据和训练策略的深度优化。通过合成高质量 Caption、结合先进的文本编码器和图像生成模型，OpenAI 在生成图像质量和文本一致性上达到了新的高度。

未来，Caption 优化可能成为 AI 绘画领域的重要研究方向，为生成模型带来更大的突破。在 DALL-E 3 的基础上，我们有理由期待更多创新和更繁荣的 AI 绘画生态。

【四】 Playground系列模型

Playground团队一直在持续更新Playground系列AI绘画大模型，目前的最新版本是Playground V2.5。

Playground团队发布的Playground v2模型是基于SDXL的架构从零训练的模型，同时根据用户评价，它在图像生成效果上已经比SDXL强2.5倍左右。

Playground v2.5 仍然采用 SDXL 架构，并通过设计一些训练方法在美学质量上实现了令人惊叹的显著提升。用户研究表明，Playground v2.5在美学质量上显著优于其他主流的开源AI绘画大模型，比如SDXL、Playground v2 和 PixArt-⍺等，并且也优于一些主流的闭源AI绘画大模型，比如DALL·E 3 和 Midjourney v5.2。

Playground V2.5的主要特点如下所示：

1. 与SDXL相同模型架构

2. 增强色彩和对比度（EDM框架），改善跨多种长宽比的生成（均衡分桶策略），以及改善中心人物的细节（SFT策略）

3. 其中EDM框架能在扩散模型的扩散过程最终“时间步长”上表现出接近零的信噪比。这消除了对偏移噪声的需求，让Playground V2.5能够生成背景是纯黑色或纯白色的图像。

4. 其中SFT策略主要使用一个高质量的小数据集对预训练的扩散模型进行微调训练。而这个数据集通过用户评级自动策划。

5. 从头开始训练（trained from scratch）

6. 设计MJHQ-30K测试集用于评估AI绘画大模型，主要是在高质量数据集上计算FID来衡量美学质量。MJHQ-30K是从Midjourney上收集的30000个高质量数据集，共包含10个常见的类别，每个类别包含3000个样本。

【五】Imagen系列模型

Imagen系列模型由谷歌持续更新发布，目前Imagen系列已经更新到第三代，分别有Imagen、Imagen 2、Imagen 3三个版本。

Imagen是AIGC时代AI绘画领域的第一个多阶段级联大模型，由一个Text Encoder（T5-XXL）、一个文生图Pixel Diffusion、两个图生图超分Pixel Diffusion共同组成，让Rocky想起了传统深度学习时代的二阶段目标检测模型，这也说明多模型级联架构是跨周期的、是有价值的、是可以在AIGC时代继续成为算法解决方案构建的重要一招的。

同时Imagen是AI绘画领域第一个使用预训练大语言模型T5-XXL作为Text Encoder的大模型。论文中认为在Text Encoder部分下功夫比在生成模型上下功夫效果要更好、性价比要更高。即使文本编码器部分的T5-XXL是纯文本语言模型，也比加大加深生成模型参数带来的效果收益要好。

不过Imagen也有他的局限性，在扩散模型部分还是选用经典的64x64分辨率的U-Net结构。选择小模型可以缓解Diffusion迭代耗时太长，导致生成过慢的问题。生成小图像再超分确实是加速生成最直观的方法，但是也注定了无法生成比较复杂内容和空间关系的大图像。

比起Imagen第一代，Imagen 2可以生成更高质量和真实的图像，同时在文本prompt理解方面也更上一个台阶。

为了生成更高质量和与用户提示词更加一致的图像，Imagen 2的训练数据集中的caption标签增加了精细化的描述（与DALL-E 3的合成caption标签非常类似），来帮助Imagen 2模型学习不同的caption标签风格并加以泛化，这样就能更好地理解用户输入的各式各样的提示词了。

同时Google根据对光照、构图、曝光、清晰度等图像品质的偏好，训练了一个专门的图像美学模型。每幅图像都有一个美学评分，作为模型的条件来进行训练，这有助于让Imagen 2在训练数据集中更多地关注符合人类偏好的图像。这大大提高了Imagen 2生成更高质量图像的能力。

除了整体图像质量提升和提示词一致性增强，在文字渲染能力方面，Imagen 2也有大的提升，它可以正确地在图像中渲染文字。除此之外，Imagen 2还可以生成各种各样的logo。

目前谷歌在最新的GoogleIO大会上还重磅宣布了升级版的文生图模型Imagen3。

Imagen 3能够生成比以往模型更精细、光线更丰富且干扰较少的图像。同时理解文本提示词的能力也大大提升，这有助于模型生成多样化的视觉风格，并能从更长的提示中捕捉到细微的细节。为了帮助 Imagen 3在长而复杂的提示中捕捉诸如特定相机角度或构图等细微差别，这里对其训练数据中的每张图像的描述添加了更丰富的细节。有了更优质的学习信息，Imagen 3能更准确地生成多种主题和风格的图像。

3.2 文本对话大模型

【一】GPT-4系列模型

2023年3月15日，OpenAI发布GPT-4。「这是二十一世纪以来，人类最慌的一天」，「一切都将会变得不一样」，一些从业者兴奋万分，一些从业者忧心忡忡，如此极端的行业氛围在上一次是什么时候？10年前？20年前？

可以肯定的是，这次的AI引领的科技浪潮，踏踏实实充满了落地可能性。 GPT-4相比GPT拥有了多模态能力，同时推理能力进一步增强，不仅能够与人类正常对话，也能够识别图像，生成歌词，制作网站，并且在哈佛和斯坦福等名校中取得了优异的考试成绩，确实出现了一点AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）的意思。

是的，AI行业的iPhone时刻到来了。

这是很多人都在说的，那到底什么是iphone时刻呢？

iPhone用强大的产品逻辑整合已有技术开创了一个革命性的智能手机界面交互模式，由此推动了移动互联网的全面爆发。

麻省理工认为，GPT-4可能是OpenAI有史以来最神秘的版本，也标志着它从非营利性研究机构向盈利性技术公司的全面转型。

【二】Deepseek系列模型

DeepSeek系列的最新版本是DeepSeek-V3，由深度求索（DeepSeek）公司推出的一款基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构的大型语言模型（LLM），凭借其高效的架构设计、创新的训练策略和卓越的性能表现，成为当前最强的开源模型之一。以下从模型架构、训练方法、性能表现、成本效益和应用场景等方面详细讲解 DeepSeek-V3 的核心特点和技术亮点。

Rocky也在持续撰写DeepSeek系列模型的深入浅出全维度解析文章，码字不易，希望大家能多多点赞：

深入浅出完整解析DeepSeek系列核心基础知识

DeepSeek-V3 的架构设计是其高效性能的核心基础，主要包括以下关键技术：

1. 混合专家架构（DeepSeekMoE）

DeepSeek-V3 采用了稀疏的混合专家架构（MoE），通过动态激活少量专家模块来处理输入数据，显著降低了计算成本。具体特点包括：

• 专家分配：每个 MoE 层包含 1 个共享专家和 256 个路由专家，每个 token 激活 8 个专家，确保计算的高效性。
• 负载均衡：引入无辅助损失的负载均衡策略，通过动态调整专家偏置，避免传统辅助损失对模型性能的负面影响。
• 节点限制路由：限制每个 token 最多发送到 4 个节点，减少跨节点通信开销，提高训练效率。

2. 多头潜在注意力机制（MLA）

MLA 通过对注意力键值（KV）进行低秩压缩，减少了推理时的 KV 缓存和训练时的激活内存占用，同时保持了与标准多头注意力相当的性能。

• 低秩压缩：将 token 特征压缩到较小的潜在空间，减少计算和存储需求。
• 推理加速：MLA 显著提升了推理效率，适用于长上下文任务。

3. 多令牌预测（MTP）

MTP 训练目标通过预测未来多个 token，增强了模型对长文本的理解和生成能力，同时加速了推理过程。

• 模块设计：每个 MTP 模块包含共享的嵌入层和 Transformer 块，确保预测的因果链完整性。
• 推理加速：MTP 模块可用于推测解码（Speculative Decoding），生成速度提升 1.8 倍。

二、训练方法：高效与稳定的结合

DeepSeek-V3 的训练过程通过创新的算法和框架优化，实现了高效且稳定的训练。

1. FP8 混合精度训练

DeepSeek-V3 首次在大规模模型上验证了 FP8 混合精度训练的可行性，显著降低了 GPU 内存占用和计算开销。

• 细粒度量化：对激活和权重采用分组量化策略，减少量化误差。
• 高精度累加：在 FP8 计算过程中，间隔性地将中间结果复制到 FP32 进行累加，确保数值稳定性。

2. 长上下文扩展

通过两阶段的 YaRN 技术，DeepSeek-V3 将上下文窗口从 4K 扩展到 128K，显著提升了长文本处理能力。

• 扩展策略：分阶段扩展上下文长度，确保模型在长上下文任务中的稳定性。

3. 训练成本优化

DeepSeek-V3 的预训练仅消耗了 2664K H800 GPU 小时，总训练成本约为 557.6 万美元，远低于同级别模型

• DualPipe 算法：通过重叠计算和通信，减少管道气泡，提升训练效率。
• 数据优化：采用高质量、低重复度的训练数据，减少对额外 RLHF 资源的依赖。

三、性能表现：全面领先的开源模型

DeepSeek-V3 在多个基准测试中表现优异，尤其在代码生成、数学推理和长文本处理任务上展现了强大的能力。

1. 代码生成

在 HumanEval、LiveCodeBench 等编程测试中，DeepSeek-V3 生成的代码逻辑严谨、结构清晰，显著优于其他开源模型。

2. 数学推理

在 MATH-500、AIME 2024 等数学竞赛中，DeepSeek-V3 的表现超越了 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，展现了强大的逻辑推理能力。

3. 长文本处理

在 DROP、LongBench v2 等长上下文任务中，DeepSeek-V3 能够处理 100K 以上的上下文，展现了卓越的长文本理解能力。

4. 中文能力

在 C-Eval、C-SimpleQA 等中文任务中，DeepSeek-V3 表现突出，展现了其对中文的深刻理解和处理能力。

四、成本效益：高性价比的典范

DeepSeek-V3 在保持高性能的同时，显著降低了训练和推理成本，成为高性价比的典范。

• 训练成本：仅需 557.6 万美元，远低于 GPT-4o 等闭源模型。
• 推理成本：API 服务价格仅为 GPT-4o 的 1/10，极大降低了使用门槛。

DeepSeek-V3的发布标志着开源模型在性能上迈上了一个新的台阶。未来，DeepSeek 团队计划进一步优化模型架构、提升数据质量，并探索更高效的推理方法，推动模型向通用人工智能（AGI）的目标稳步迈进。

DeepSeek-V3凭借其创新的架构设计、高效的训练策略和卓越的性能表现，成为当前最强的开源模型之一，为 AI 技术的发展注入了新的活力。无论是学术研究还是商业应用，DeepSeek-V3 都展现了巨大的潜力，值得深入探索和应用。

【三】微软发布New Bing和Microsoft 365 Copilot

早些时候，微软发布了New Bing，其在搜索引擎中集成了GPT。

New Bing可以引用最近1小时发布的信息回答用户的问题。如果用户提出的问题比较模糊，新版Bing则会尝试“反问”用户，并为用户给出相应的答复建议。简而言之，New Bing是搜索引擎+实时信息+GPT的一次尝试，打造一种“聊天式的搜索引擎工具”。

等待GPT-4一发布，微软马上“坦白”，确认了New Bing使用的普罗米修斯模型（Prometheus）就是OpenAI发布的GPT-4，并且表示使用New Bing的用户应该已经体验到GPT-4的强大功能。

微软：“不愧是我”。

但是微软的AIGC尝试并未就此告一段落。

紧接着微软发布另一个重磅应用：Microsoft 365 Copilot，一夜之间在中外互联网上刷屏。

Copilot也应用了GPT-4技术，能够帮助用户在 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和Teams等软件中进行写作、编辑、总结、创作、演示文稿等工作。

用户可以根据需求生成文档，也可以让Copilot自动做PPT，并一键做出精美排版，还可以让Excel自动分析数据的特点，自动生成分析图表等。

微软认为此次Copilot最重大的意义是在于大幅提高了生产效率，减少了日常不必要的工作时间浪费，我们与电脑的交互方式迈入了新的阶段，从此我们的工作方式将永远改变，开启新一轮的生产力大爆发。

【四】Anthropic发布Claude

在GPT发布，并且微软加注OpenAI之后，Google火速投资Anthropic，这个由前OpenAI研究副总裁Dario Amodei创立的人工智能公司。

风浪大了，好卖鱼。

之后，Anthropic便发布Claude，直接对标GPT。其宣称具有和GPT一样的对话问答能力，能够执行各种基于文字对话的任务，如文档搜索、摘要、写作、编码，以及响应用户的提问。

【五】Google发布PaLM API

Google在3月14日晚间开放了其大语言模型PaLM的API。Google一度是互联网公司在AI领域的半壁江山，但必须要承认的是，在这次AIGC的浪潮里，Google的工作并没有得到预期的关注。

因为同一天的晚时候，GPT-4闪亮登场了。

与微软类似，Google也全面更新了旗下的AI办公工具，主要包含以下几个方面：

1. AI赋能Gmail，使其智能化。
2. 在Google Docs中集成头脑风暴、自动内容生、校对、修正重写等AI功能。
3. 在Google Slides中通过关键词来自动帮助用户生成的图像、音频和视频，并能提供各种不同幻灯片创意选择。
4. 在Google Sheets中集成自动整理表格、公式生成和上下文分类，以及基于原始数据的解读和分析能力。
5. 在Google Meet中提供新的AI背景生成、笔记记录、总结等功能。
6. 在所有功能中启用AI对话助手（类似于GPT），让用户能够通过提问和描述的方式来快速生成内容。

【六】斯坦福大学发布Alpaca

斯坦福大学发布了由Meta的LLaMA 7B模型微调而来的Alpaca模型。

Alpaca模型宣称训练成本不到600美元，但是评估效果与GPT相当。

那么斯坦福研究团队是怎么用这区区600美元来完成“如此大”的工程呢？

首先，斯坦福团队花了不到500美元用GPT的API来生成研究所需的训练数据（这骚操作，Rocky愿称之为蒂花之秀）

接着，用云计算平台去微调训练Alpaca模型，其训练成本只有100美元。

就这样，ChatPGT的能力就被很好的“拷贝”了，并且Alpaca模型的参数只有70亿，GPT少了约25倍，让其在单卡上运行成为了可能。

这说明我们能够获得的类GPT功能的综合成本将会逐步降低。

Alpaca开源代码：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

【七】AI Agent概念

2024年，Agent概念突然爆火。Agent这一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体，Agent的在人工智能领域很早就被提出来了，但GPT-4等大模型的快速发展让Agent再次被推到浪尖。大模型和Al Agent的关系就像发动机和汽车的关系，大模型很关键，没有发动机就没有汽车，但发动机成本也就占汽车的不到五分之一。因此，大模型能不能把价值传递到更多的场景，核心就看Al Agent, Al Agent是大模型与场景间价值传递的桥梁。

3.3 AI视频大模型

【一】OpenAI发布Sora：Video generation models as world simulators

2024年2月15日，OpenAI重磅发布了“世界模型”——Sora，一个能够生成60秒视频的AI视频大模型。

Rocky也在持续撰写Sora等AI视频大模型核心基础知识全维度解析文章，希望大家能够多多点赞：

深入浅出完整解析Sora等AI视频大模型核心基础知识

Sora的发布让Scaling Law在AI视频领域也生效了，即让模型越大和数据越多的同时，模型效果越好。

除此之外，Sora还有以下关键特点：

1. Sora主体上使用了DiT架构（Transformer + Diffusion Model）
2. 使用海量的高质量视频数据进行训练
3. 使用灵活的编码：visual patches。在大语言模型中，tokenizer使得任何长度和内容的文本都能编码成语言模型可以直接处理（输入/输出）的embeddings特征。而在Sora中使用video compression network将视频编码成visual patches。
4. 优质的标注：和DALL·E 3一样，OpenAI给视频进行了详尽的标注描述（很可能使用了GPT-4o或者GPT-4v），提升了Prompt一致性的能力和生成视频的质量。

从整个效果来看，Sora不止步于视频生成工具，它的背后是OpenAI的宏大愿景：开发出能够让计算机理解模拟物理世界的算法和模型，而OpenAI认为最有可能的技术之一是生成模型(generative model)。

【二】Runway发布Gen-2

Runway在2022年9月发布的Gen-1展现的文本转视频的能力给我们带来了的极大的视觉震撼。

而现在，Gen-2发布了。

Gen-2不但可以从无到有直接生成视频，并且与Gen-1相比，它生成的视频帧与帧之间衔接得更加流畅了，整体画质也更加清晰。

那么等到Gen-3发布的时候，我们能不能一键生成爆款短片呢？

Gen论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.03011

【三】SVD（Stable Video Diffusion）

【四】Animatediff

【五】可灵

3.4 AI多模态大模型

【一】微软发布Visual GPT

原生的GPT展现出了强劲的文本推理能力和对话问答能力，但是它无法处理视觉信息。

Visual GPT通过借助如Visual Transformer和Stable Diffusion等视觉模型的强大的视觉理解和生成能力，来开启GPT处理视觉任务的研究方向。

目前Visual GPT可以达到如下效果：

1. 接收和发送文本和图像。
2. 提供复杂的视觉问答和视觉编辑等应用，并通过多步迭代优化的方式来解决复杂视觉任务。
3. 可以提供反馈，总结答案，主动询问模糊的prompt等附加功能。

Visual GPT论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.04671

Visual GPT开源代码：https://github.com/microsoft/visual-chatgpt

【二】GPT-4V

3.5 数字人

目前在AIGC时代，数字人主要分为2D数字人和3D数字人两个大方向。

2D/3D数字人建模和驱动的技术路线主要有：

1. 音频/文本引导的数字人面部和肢体动作生成技术。
2. 3D Gaussian Splatting/NeRF 等数字人建模和驱动技术。
3. 高质量的2D数字人驱动技术。

【一】HeyGAN

【二】Stable Audio

3.6 传统深度学习大模型

【一】Segment Anything Model系列模型

2023年4月6号，Meta发布了CV领域的分割大模型Segment Anything Model（SAM），并且开源了目前为止分割方向最大的数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset（SA-1B），其包含了超过1100万的数据与超过10亿的mask标签。

在自然语言处理领域的大模型浪潮下，CV领域在未来或许会迎来“ChatGPT时刻”。

SAM demo地址：https://segment-anything.com/

SAM 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643

【二】DINO系列

3.7 AIGC硬件

【一】Nvidia发布H100 NVL

英伟达在一年一度的GTC大会上，发布了新显卡：带有双GPU NVLink的H100 NVL。

H100 NVL是专门针对算力需求巨大的ChatGPT而设计的显卡，H100 NVL拥有夸张的188GB HBM3内存（每张卡94GB），这也是目前Nvidia发布的内存最大的显卡。

在如此夸张的配置加持下，H100 NVL就成为了大规模部署AIGC大模型的理想选择。

与此同时，为了降低用户部署大模型的成本，Nvidia还推出了DXG Cloud服务，在云端将8张H100或A100显卡组成的超级计算机提供给用户，能够便捷地完成类似ChatGPT等先进AI应用的计算工作。

或许，在抽丝剥茧之后，我们会发现把AIGC带到各行各业的最原始的源头，是Nvidia。

4. AIGC时代的商业落地分析

Rocky相信，AIGC引发的科技浪潮正在席卷全球，推动了一个新的科技时代。从硅谷、中关村到西湖等，全球的AI从业者都在热议AI的未来。OpenAI创始人Sam Altman甚至提出了AI领域的新版“摩尔定律”：全球AI模型的计算量每18个月就翻一番。

随着包括OpenAI在内全球大模型公司都持续降低大模型的API调用成本，让越来越多的大模型得以触达更多用户的同时，大模型的“价格战”也愈演愈烈。只有用户的量级足够，才有自家大模型成为AIGC时代新基础平台的可能性，这就类似于移动互联网时代iOS和Android平台的“基础平台”之争。

下面我们将从基础设施、AIGC模型、AIGC应用和未来趋势四个层面分析AIGC商业落地的具体场景和发展前景，从而让我们对AIGC时代有更深的理解与洞见。

4.1 AIGC模型层

当前，AIGC大模型的技术突破大多由科技巨头主导。凭借雄厚的资金、计算资源和顶尖的AI人才储备，这些公司在大模型训练、优化和部署方面具有先天优势，并构建了强大的“技术护城河”。与此同时，一些AIGC领域的“明星”创业公司也获得了大量融资，通过出色的科研实力和创新应用参与到这一竞争中。

2012年至2022年间的深度学习时代主要是基于小模型的应用，如目标检测、图像分割和人脸识别等。然而，AIGC驱动的下一代AI模型规模已达百亿级别参数，其卓越的性能潜力令人瞩目。尽管这些模型的研发成本高昂，但长期来看，大模型在市场中的优势和竞争力不可小觑，吸引了越来越多的科技公司投身其中。

与模型规模和算力相比，高质量数据在AIGC时代的价值更加显著。因为增加模型参数量所获得回报的边际效应目前看来是递减的。与此同时，大模型通过“数据飞轮效应”实现的不断优化：在特定领域的优质数据不断输入，不仅能让大模型在特定领域达到极佳的性能，还能帮助公司建立起独特的技术壁垒。这时，大家都明白了数据的重要性，数据的集中化也带来了“数据孤岛”问题。各公司掌握的关键数据逐渐形成壁垒，导致数据共享变得困难。因此如何打通“数据孤岛”，实现数据互通互联，将是未来AIGC时代大模型竞争的关键。

从产业发展趋势来看，AIGC模型层的竞争很可能最终形成类似于iOS/Android和云计算的格局。科技巨头和“明星”创业公司将占据核心位置，而其他公司则难以获得较大市场份额。在这一背景下，AIGC模型的商业化进程将大幅改变内容生产的成本和效率，并且很有可能会改变未来的信息交互方式。而如同IOS/Android以及windows一样，AIGC模型层将会拿走产业价值链里的大头，所以AIGC时代的早期无疑将是继移动互联网时代之后，下一个史诗级科技革新的重大战略窗口时期。

正如之前所说的，AIGC大模型很有可能成为AIGC时代的“移动互联网”或者“智能手机”。同时AIGC大模型也会持续演化，形成以下几种主流形态：

1. 通用预训练大模型：覆盖多模态、多行业的基础模型。
2. 特定行业垂直大模型：专注于特定领域（如金融、医疗）的定制化模型。
3. 端侧大模型：用于设备端的轻量级模型，满足终端设备的实时推理需求。 每种形态都具备独特的应用场景和市场潜力，也将成为未来AIGC应用生态中不可或缺的核心一环。

同时从全球角度看，AIGC模型层呈现出显著的差异化发展特征，比如中国和美国的发展路径各有特色。美国AIGC市场以少数科技巨头为主导，部分顶尖创业公司作为补充。整体格局更趋向于高成本、资本密集的“军备竞赛”，新的玩家难以入场。与此同时，中国的AIGC发展百花齐放。超过百余个项目宣称正在研发大模型，中国企业通过开源生态和二次开发，逐步在AIGC领域找到新的方向。

全球在AIGC领域的较量还远远未到终局。对于中国来说，最重要的是⼤⼒发展AIGC应⽤⽣态。在移动互联⽹时代，中国就是应用领域的优秀⽣，形成了面向海外市场的成熟商业模式输出。对于中国AIGC的未来，Rocky认为，优先繁荣应用生态、紧跟最新技术，并在条件成熟后进一步推进技术突破，是一个务实的策略。

4.2 基础设施层

随着AIGC技术的迅猛发展，以Nvidia和AWS为代表的算力芯片和云计算供应商正在成为了基础设施层的核心力量，他们通过提供高性能算力支撑，为AIGC时代的科技进步奠定了坚实基础。

算力可以说是AIGC时代的核心驱动力，Nvidia凭借GPU在全球市场的巨大需求，已经成为AIGC基础设施领域的领导者，并成功跻身“万亿美元市值俱乐部”。然而，Nvidia依旧面临着来自AMD、英特尔等老牌芯片制造商的竞争压力，同时也受到Google、微软、OpenAI等科技巨头以及AIGC时代“新贵”企业的挑战。

算力需求可以进一步细分为训练算力和推理算力两种类型，训练算力用于模型的初期开发和优化，需求相对静态且阶段性强。推理算力用于支持实时动态的模型应用，需求持续且难以中断。相比训练市场，推理市场的增长潜力可能更大，因为AIGC应用场景对推理能力的实时性要求更高。对于基础设施创业公司来说，开发更高性价比的AI推理芯片成为破局的重要机会。

同时，数据供应可以说是AIGC时代的关键资源。在AIGC产业中，数据供应商的角色至关重要。他们主要负责提供数据制作、储备、标注和合规服务，为AIGC模型的更新优化提供强有力的支持。高质量且符合伦理的数据是构建强大 AI 模型的基石。随着AIGC时代的持续发展，数据供应商的竞争力将不再局限于单纯的数据量，而是转向数据的质量、覆盖范围以及服务的精细化程度。

在基础设施层有了算力和数据这两大重要支撑后，开始慢慢形成基础工具与框架这个承上启下的关键环节。它负责将通用大模型调整为更适合具体应用需求的工具。这部分主要包括以下两类角色：

1. 基础工具：如Diffusers和Hugging Face等，它们能够帮助用户快速调整和部署模型。
2. 基础框架：如PyTorch和TensorFlow等，这些深度学习框架提供了构建AI应用的底层技术支持。

以Hugging Face为例，它已发展为全球最大的AI社区和平台。在这个平台上，用户可以共享和托管AI模型与数据集，还可以轻松地构建、训练和部署AI模型。与此同时，Hugging Face也在探索多元化商业化路径，例如私人模型库、模型推理服务和AutoTrain工具等。这些基础工具和框架不仅降低了AIGC技术的门槛，还为整个AI行业注入了新活力，预计未来这一领域将迎来更多创新和机遇。

AIGC基础设施层是整个生态系统的核心驱动力。从算力芯片到数据供应，再到基础工具和框架，每个环节都在推动AIGC技术更广泛的应用和普及。在未来的发展中，AI行业需要平衡好资源优化、技术创新和成本控制，才能更好地满足快速变化的市场需求。无论是现有的科技巨头还是AIGC创业公司，都有机会在这一领域找到自己的定位。特别是在推理芯片开发、数据服务优化和基础工具迭代方面，将有更多突破口等待挖掘。

4.3 AIGC应用层

Rocky认为，古今中外商业落地的形式可以归结为两种：ToB和ToC，AIGC时代也不例外。随着基础设施层和AIGC模型层的发展逐渐成熟，AIGC应用层势必会涌现出大量新机会。然而，这些机会只有少数深耕细分行业，并掌握“数据飞轮”迭代能力的公司能够把握住。对多数公司而言，这场科技浪潮或许只是一场短暂的美梦。

从短期来看，基于AIGC的消费级应用会重新崛起。像GPT-4和MidJourney这样的算法解决方案即产品的“杀手级应用”（Killer Apps），正成为AIGC应用层最有价值的形式。这些消费级应用展示了AIGC技术的强大潜力，也AI行业树立了标杆。

对于应用型公司，尤其是深耕细分行业的创业公司，与科技巨头合作显得尤为重要。通过在预训练大模型的基础上微调优化，这些公司可以开发出适合自身领域的大模型，建立业务流程的闭环，并通过提供SaaS服务实现商业化。

Rocky 认为，大模型的微调和优化对AIGC应用层的公司来说至关重要。想要在竞争中脱颖而出，这些公司需要：

1. 对商业闭环有敏锐的洞察力。
2. 快速响应用户需求，不断提升产品的易用性。
3. 通过持续迭代，构建产品护城河。

此外，细分领域的AIGC公司必须高度重视行业数据。细分领域的数据不仅稀缺，还具有极高的战略价值。如何利用数据结合行业知识来打造竞争壁垒，同时保障用户隐私，是AIGC应用层公司必须解决的关键问题。

同时从长期来看，存在基于AIGC的ToC平台级产品的可能性。Rocky坚信，在AIGC应用层，ToC平台级产品在未来将会出现。例如，如果能够基于AIGC技术打造一个集内容创作、消费、分发于一体的社区，这个社区不仅限于AIGC用户，而是辐射更广泛的受众群体，可能会成为下一个Killer App或平台级产品。这种可能性让人联想到移动互联网时代的爆款应用——它们不仅改变了用户行为，也推动了整个AI行业的变革。

在整个AIGC应用层中，其实涵盖的行业范围极为广泛，包括但不限于以下领域：

1. 消费领域：电子商务、广告营销、服装设计、摄影写真等。
2. 文化领域：动漫游戏、影视制作、文化传媒。
3. 教育领域：在线教育、职业培训。
4. 工业领域：工业制造、医疗健康。
5. 服务领域：咨询问答、客户支持。

这些行业都需要多模态AIGC技术的支持，包括图像生成、视频生成、文字生成、音频生成、代码编写等能力，以及通过融合这些能力打造的多模态产品，如智能机器人、虚拟数字人、AI 生成软件（AIGS）和知识图谱等。

多模态技术的整合是AIGC应用层的核心，也是重构各行行业的关键。将单模态技术能力有机结合后，可以实现更复杂、更智能的产品形态。以多模态技术为驱动，AIGC能够对各行业进行深度赋能甚至彻底重构。例如：

1. 在影视制作中，AIGC 可以通过图像、视频和音频生成技术，自动生成高质量内容；
2. 在工业制造中，AIGC 驱动的知识图谱能帮助企业优化生产流程；
3. 在医疗健康领域，AIGC 工具能够支持更高效的诊断和个性化治疗方案。

AIGC应用层是当前科技浪潮中的核心战场。无论是从短期的消费级Killer App到长期的多模态平台级产品，这一层级都为企业提供了巨大的创新空间。通过对细分行业的深度理解，掌握独特的行业数据，同时依托强大的大模型和多模态技术，AIGC应用层的公司将有机会在这一时代浪潮中立足并领先。未来已来，AIGC应用层不仅是产业的延伸，更是创新的发源地，等待更多具有远见的企业和个人加入这场变革之旅。

4.4 新周期里的时代机会

自2017年谷歌推出 AlphaGo 和 AlphaZero 等“棋类终结者”以来，AI 领域的发展持续令人瞩目。凭借这些里程碑式的成果，谷歌似乎站在了行业的顶端。但AIGC时代的兴起，却揭示了一个重要事实：优势从来不是永久的，只要抓住新周期里的关键机会，逆袭就有可能。

2017年，谷歌发布了Transformer模型。这一技术不仅为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性突破，更成为未来AIGC浪潮的核心支撑。同年，谷歌在医疗领域推出AlphaFold，通过分析氨基酸序列精准预测蛋白质3D结构，其成果达到了世界顶尖水平。

这些技术进步让谷歌如日中天，俨然成为AI领域的绝对霸主，难以被其他公司超越。如果一切按这个势头发展下去，谷歌本可以像移动互联网时代一样，攫取AIGC红利的最大份额。

只是，OpenAI和微软不这么认为。2022年11月，OpenAI经过不懈努力推出了ChatGPT，一款真正意义上的杀手级AIGC应用。它不仅以优秀的语言生成能力惊艳世界，还打破了谷歌在AI领域的垄断格局。

面对ChatGPT的迅速崛起，谷歌匆忙推出了Bard。但是“犹豫就会败北，果断就会白给”的不仅仅是普通人，也包括了谷歌这样的科技巨头。由于准备不足，Bard在发布初期屡屡翻车，不仅回答错误简单问题，还遭到了行业内外的广泛质疑。与之形成鲜明对比的是ChatGPT的优异表现，这场竞争让谷歌显得有些狼狈，也反衬出微软+OpenAI 组合的后发优势。

微软与OpenAI的合作在此时显示出极高的战略价值。ChatGPT被整合进Bing搜索，不仅让 Bing一跃成为热门搜索工具，还对谷歌赖以生存的核心业务——搜索广告，发起了直接挑战。长期以来，在搜索领域几乎没有存在感的Bing，凭借ChatGPT的赋能实现了“咸鱼翻身”。这一案例的成功并非偶然。微软的逆袭背后，是几个关键要素的长期积累：

1. 长期坚持：微软对 Bing 的持续投入，即使面对谷歌搜索的巨大优势，也从未放弃。
2. 技术路线：OpenAI在大模型和数据驱动的技术路径上，进行了不懈的探索和投入。
3. 愿景驱动：双方团队在追求AI未来愿景的过程中，不惜承担巨大的研发和市场风险。
4. 精准抓住机会：在AIGC新周期到来时，微软和OpenAI快速推出杀手级AIGC产品，直击行业痛点。

这场逆袭不仅让谷歌感受到了前所未有的竞争压力，也让行业看到了突破传统格局的可能性。

Rocky认为，这一案例为企业在AIGC新周期中寻找机会提供了重要启发：

1. 坚持长期主义：无论是微软对Bing的投入，还是OpenAI在技术路线上的坚持，都证明了长期的战略投入是成功的基础。
2. 技术与场景结合：ChatGPT的成功离不开其在实际场景中的强大表现，特别是将AIGC技术融入搜索等高频应用场景，为用户创造了实实在在的价值。
3. 精准把握时机：在新周期中，快速反应、果断行动比技术本身更重要。OpenAI和微软抓住了AIGC爆发的最佳时机，迅速完成了市场布局。
4. 敢于挑战巨头：即使面对如谷歌这样的绝对强者，只要精准找到其短板并提供更优的解决方案，就有可能实现逆袭。

AIGC的新周期正在重新定义行业格局。从谷歌的领先到微软+OpenAI的破局，这不仅是技术的较量，更是战略、执行力和市场洞察力的比拼。对于想要抓住 AIGC 时代机会的公司来说，技术创新和市场策略缺一不可。接下来，更多的企业或许会加入这场浪潮，利用AIGC技术在更多领域掀起新的竞争。而这一切才刚刚开始。

4.5 AIGC时代的商业落地分析

AIGC引领这场新技术浪潮，其对商业模式的重塑和新场景的挖掘，正如智能手机对移动互联网的推动一样，带来了革命性的变化。在规模化落地之后，智能手机做到了产品普惠，每个人都能拥有一个智能手机，也为后续的Killer Apps的爆发奠定了基础。而AIGC时代，大概率也会有这样的发展路径。从产品形态到用户体验，从ToB到ToC，我们可以从技术和商业两个维度深入剖析AIGC的落地机会。

AIGC产品的一个潜在壁垒是用户场景迭代形成的专有数据，将这些专有数据持续反哺AIGC大模型，有机会形成持久的“技术护城河”。总的来说，垂直应用领域的大量AIGC创新尝试在未来具备很强的盈利能力：

移动互联网时代，智能手机的规模化生产实现了产品普惠，使每个人都能拥有一个智能终端，为后续杀手级应用（Killer Apps）的爆发奠定了基础。在 AIGC 时代，这种“新终端”的定义变得更加广泛。Rocky 提出，AIGC 的“具身智能”可能包括但不限于以下形态：

1. 智能手机、AR/VR 眼镜、智能手表等消费电子。
2. 电动车、PC、人形机器人、扫地机器人等智能设备。
3. 无人机等工业应用场景。

在移动互联网时代，我们需要通过编程才能和计算机做交互。与传统编程交互相比，AIGC让用户可以通过图像、视频、自然语言对话等更直观的方式进行交互，大幅提升了数据组织效率。这种交互方式的转变，将进一步拓展“智能终端”的边界，催生新一代的硬件形态和产品体验。

同时，在AIGC的商业落地过程中，ToB和ToC各自呈现出不同的核心逻辑。我们可以在移动互联网的ToC模式和传统深度学习的ToB模式中，借鉴挖掘AIGC在ToB和ToC的基本逻辑：

1. ToB：追求效率，强调渠道与信任。商务能力是关键，特别是在项目对接和方案落地方面，能够快速满足客户需求。明确做的是making money的场景，通过降本增效，为企业创造直接的经济价值。例如瑞典金融公司Klarna原本经常需要处理客户退款退货/订单取消的问题，这个过程中产生了大量的成本。后来利用GPT-4开发了24小时在线能处理35种语言的客服助手，不仅减少了66%的客服支持工作，相当于700名全职客服的工作量工作量。同时问题的解决速度更是快了7倍，重复咨询减少了25%，这也让Klarna每年增加了4000万美元的利润。
2. ToC：追求体验，注重用户体验与产品逻辑。由用户体验来驱动增长，产品团队需要专注于提升产品普惠性和易用性。要明确做的是making time的场景，当前AIGC的C端爆款级应用仍在萌芽期，活跃用户尚未达到移动互联网时代的超级App水平（如ChatGPT和Midjourney的用户数稳定在2.5亿左右）。但长期来看，AIGC有望在C端迎来更多的爆发机会。

在AIGC时代，ToB和ToC方向有一个共同特点，那就是切勿随意扩张团队规模。因为Midjourney告诉我们，伟大的团队只需要11个人就够了。Rcoky认为我们要找到的是志同道合、基本面合适、能够成为互相的“千倍同事”，才让团队高效强悍的前进。

我们要在在⾮共识的领域，使用AIGC技术，做正确⽽⾮容易的事情。在AIGC这个新时代，我们需要认真思考，基于这次技术⾰新，有哪些原⽣新模式的创业机会。同时还要考虑，哪些是新进⼊者的机会，哪些是现有⾏业领先者的机会。

结合当前AIGC技术与商业环境，Rocky 提出了以下创业关键要素：

1. 优质的原生AIGC新应用：利用AIGC的智能生成和艺术创作能力，研发出独特的应用体验。这需要聚焦垂直细分场景，结合技术、运营和产品设计，才能提供良好的用户体验。
2. 非共识、前瞻性、颠覆性：非共识是指敢于进入当前被忽视但未来潜力巨大的领域，做“正确而非容易”的事情。前瞻性是指采用更先进但尚未成熟的技术架构，探索具有挑战性的业务模式。颠覆性是指研发能改变行业规则的产品或商业模式，例如颠覆用户体验或行业流程。
3. 用户增长与商业化潜力：⽤户增⻓很重要，即使从细分市场切入，未来也要具备扩展为大规模用户平台的潜力。商业化方面，要确保AIGC的投入能带来清晰的经济回报。
4. 宏观趋势红利：抓住时代机遇，例如产品出海、视频电商、工程师红利等，通过顺应趋势实现快速发展。
5. 纵深发展：超越大模型能力的场景挖掘，AIGC业务的纵深探索指向那些大模型难以覆盖或数字化不足的场景。这些场景既是挑战，也是竞争壁垒的来源。

当然，最重要的还是团队。在团队具备良好的技术能力的同时，团队成员也要懂⾏业和场景，所谓“技术为先，场景为重”。

接下来，我们以移动互联网时代的美团和抖⾳为例，详细探讨一下关于非共识的一些商业思考。美团选择的原⽣新模式叫“餐饮外卖”，属于“共享经济”中的“O2O（线上到线下）”部分，左边⼤量的餐饮店⾯，右边是众多各式各样的消费者，中间是成千上万的骑⼿，是“重模式”，但早期互联⽹⼤⼚更喜欢和擅⻓做“轻模式”，切⼊餐饮⾏业是“⾮共识”。外卖的履约服务链条太⻓、难以数字化，很难进⾏精细化运营。但最后美团把它做成了，这些难的事情成为其最⼤的核⼼优势和竞争壁垒。

再看抖⾳，它选择的原⽣新模式叫“短视频分享”，属于当时流⾏的“创作者经济”的⼀部分。抖⾳最⼤的“反共识”是：它把视频创作者经济跟万亿体量的电商GMV之间的桥梁打通了，形成规模化、有效率的转化。

在电商直播崛起之前，有两类直播，⼀种叫游戏直播，另⼀种叫⽹红直播，变现主要靠观众打赏。这类变现模式的经济体量⾮常⼩，容纳不了那么多优秀的创作者。但抖⾳通过推荐算法、发展创作者⽣态和商家⽣态、建⽴抖⾳⼩店闭环、优化内容电商转化等各种努⼒，把内容往电商转化这个巨⼤的商业闭环给做通了。做通之后，抖⾳就可以邀请全国最多最优秀的创作者来抖⾳平台创作内容，并报之以巨⼤的电商销售收⼊作为奖赏。

所以，抖⾳的海外版TikTok出海后，很多当地的短视频和直播平台都打不过它。因为Tiktok并不仅仅是⼀个左边创作者右边消费⽤户的视频内容平台，它更是⼀个新型的创作者经济和海量电商GMV转化的结合体，是新物种，具备复合型竞争优势。

总的来说，在AIGC时代，创业公司依旧需要由敢于挑战非共识领域的决心与雄心，并以颠覆性的创新重塑行业规则。从当前的技术和商业环境来看，AIGC的应用生态是最具潜力的方向之一。以下几点值得重点关注：

1. 打造独特的原生 AIGC 应用体验。
2. 积极探索垂直细分场景，并结合宏观趋势制定战略。
3. 通过高效团队和强大的技术积累，持续构建技术护城河。

最终，AIGC的商业落地，将在B端实现显著的降本增效，同时在C端迎来体验的全面升级。随着技术的成熟和生态的完善，AIGC有望成为下一波科技浪潮中的核心引擎，为行业带来全新的增长动力和商业机遇。

5. 在AIGC时代，如何成为AI绘画艺术家

Rocky认为随着AIGC技术浪潮的到来，AI已经不再是遥不可及的科技，而是我们每个人都可以参与的AI技术⾰新。它正在走进生活，为更多人带来前所未有的创作和表达机会。从AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人等领域的持续发展可以看出，AIGC技术正逐渐渗透到各行各业，未来定会广泛应用于各行各业。同时围绕着AIGC的开源和闭源生态都在繁荣发展，越来越多的AIGC工具、工作流和产品赋能各类创意领域，形成“传统业务+AIGC”的新模式。

也正因此，AIGC时代带来的不仅是一次技术革新，更是思维方式的大幅创新。掌握AIGC技术不仅是为了追赶科技的步伐，更是为我们提供思维突破和创新的源泉。我们每个人在社会中的分工不同，所以我们需要拥抱和学习AIGC技术成为“AI绘画艺术家”，进而让AIGC技术提⾼我们的工作效率、开拓我们的创新灵感、增强个人综合能⼒，更好的与AI进行“协同合作”。

不论我们是AI行业从业者、艺术创作者还是AIGC爱好者，只要拥抱AIGC科技浪潮，都可以找到属于自己的先发优势，“先行者的红利”会为我们带来前所未有的机遇。

对AI从业者来说，AIGC提供了一个全新的技术发展领域。AI绘画等生成模型背后涉及的诸多关键技术，可以帮助AI从业者拓展新的AI应用场景，如图像生成、图像编辑、内容设计甚至虚拟环境构建。不仅如此，AIGC技术的快速发展还推动了AI应用工具和AI产品框架的创新，掌握这些工具能够让AI从业者更快实现创意并加速商业化落地。从而在竞争激烈的AI行业中，提升市场核心竞争力。

对于传统艺术家来说，AIGC技术是一个充满可能性的领域。通过学习AIGC技术，艺术家们可以利用这些技术进行精细化创作，并以此为基础进行更加精细化的创作与修改，从而进一步拓展艺术表现形式。AIGC技术可以生成抽象艺术、超现实主义风格的作品，甚至将计算机生成的图像与传统绘画技巧结合，赋予艺术家更多可能性。借助AIGC技术，传统艺术家们不仅可以丰富创作手法，还可以通过AI生成互动性和沉浸感更强的作品。同时通过深入学习这些技术，传统艺术家们能够在作品中融入技术特征，建立独特的个人风格，甚至在艺术界中开辟新领域。AIGC技术不仅丰富了创作手段，也为传统艺术家们提供了与观众互动的新方式。

对于AIGC爱好者来说，学习AIGC技术是理解AI生成内容魅力的最佳途径。通过掌握AIGC的基本概念和应用工具，爱好者们不仅可以生成图像、文本、视频、音乐等多种内容，还能够参与到AIGC社区的讨论和发展中。在AIGC时代，爱好者们不仅可以作为消费者欣赏AI创作的作品，更是AI内容的创造者，能够体验到亲自参与生成过程的乐趣，这无疑让AIGC技术能够快速破圈，进一步加速了AIGC时代的发展步伐。

总的来说，我们无论是AI从业者、艺术家还是爱好者，学习AIGC技术能帮助我们提升艺术鉴赏⼒、创意品味以及批判性思维，从而提升我们的综合能力。AIGC技术可以作为工作和生活中的“辅助驾驶员”，为我们提供新的思维方式、丰富的创意工具以及强大的生产力。

在2023年GTC大会上，NVIDIA创始人黄仁勋提出了一个很有意思的观点，他认为生成式AI是一种新型计算机，我们可以用自然语言进行“编程”，并将想法变成现实。任何人都可以命令计算机来解决问题。这个观点进一步突显了AIGC的潜力，Rocky也相信，AIGC将成为未来互联网的重要交互界面，它不仅加速了我们与AI技术的融合，更帮助我们从各自的专业领域出发，探索无限的可能。

Rocky相信AIGC时代的发展速度不会让我们失望，掌握AIGC知识无疑将为我们带来显著的先发优势，无论是探索新的AI应用场景还是通过AI工具创作作品。那么让自己变成独立思考、深度思考、弹性思考、思考质量极佳以及对事物本质理解深刻的人，才能够从AIGC时代中获取更多高价值的回馈，在未来的工作环境中掌握更多主动权。就像当我们可以创造任何想要的东西时，我们能多准确地表达“那是什么”的能力就变得尤为重要，如果能再有灵光一现的好奇心和想象力，那就会有无限的机会等待我们去实践与创造。

在AIGC时代中，AI从业者要了解如何利用AIGC工具有效地创造价值，而不只是两耳不闻窗外事的“炼丹师”。以数据驱动和大模型为中心的策略已经成为AI行业的大势所趋，因此掌握如何创建一个快速迭代、实时反馈的工程闭环尤为重要。正如OpenAI首席科学家Ilya Sutskever所说，规模越大，潜力越大（“I had a very strong belief that bigger is better, and a goal at OpenAI was to scale.”）。AI从业者若能从AIGC工具中不断学习，将会在这个时代保持领先。

同时，在AIGC时代的转型和入局之路上，我们不妨对自身提出几个问题。未来能否像2017年那样，敏锐地把握住类似于Transformer的关键技术？如果回到2018年，当GPT系列模型尚未大获成功时，如何判断其潜力？ 我们是否有勇气在不确定性中抓住AIGC时代的下一个重大突破？通过对这些问题的思考，我们可以更加清晰地认知AIGC时代未来的发展方向，进一步提升个人在AIGC时代的竞争力。

在AIGC时代，成为AI绘画艺术家不仅仅是AIGC技术的学习，更是一次自我提升的旅程。无论我们是AI从业者、传统艺术家，还是AIGC爱好者，掌握这项技术都将带来全新的视角和无数的机会。AIGC不仅是未来的交互界面，更是激发创新、探索未知的工具。这个充满潜力的领域欢迎所有有兴趣的人，未来属于那些愿意拥抱技术、勇敢探索的开拓者。

6. AI绘画领域研究的热点

当前，AI绘画领域已经进入发展的高速期，技术的快速迭代和应用的广泛拓展让这一领域充满了活力与潜力。然而，尽管AI绘画技术取得了显著进展，想要在AIGC时代实现大规模落地和产品化，仍有许多需要优化和研究的方向。在本章节中，Rocky将为大家详细介绍这些AI绘画领域研究的热点方向。

6.1 AI绘画质量持续提高

在AI绘画领域，生成更高质量、更高分辨率、更加精细化的图像一直是研究的核心课题。随着技术的不断进步，以Stable Diffusion为代表的AI绘画开源大模型持续进化，推动了图像生成质量的显著提升。Stable Diffusion的核心结构包括扩散模型、VAE（变分自编码器）和文本编码器，而最近的研究工作正是从这三个方面入手，不断优化模型性能。例如，FLUX.1系列模型和Ideogram系列模型通过引入更先进的模型架构、更大的参数量、更庞大的训练数据以及更丰富的微调技术，显著提升了图像生成的质量和分辨率，甚至在文字渲染方面也取得了突破性进展。

下面，Rocky将系统性地梳理提升AI作画质量的主流优化方向，并结合具体案例，为大家详细解析这一领域的最新进展。

下面Rocky系统性的梳理了提升AI作画质量的主流优化方向，让我们一起学习：

【一】模型架构与算法优化层面

1. 更先进的AI模型结构：AI绘画模型的核心在于其神经网络结构。近年来，研究者们不断探索新的模型架构或对现有架构进行改进，以提高模型对图像特征的提取和表达能力。

2. 高效的优化算法：优化算法直接影响模型的训练速度和生成图像的质量。研究者们致力于开发更高效的优化算法，以加速训练过程并提升生成效果。

3. 多模态融合算法：多模态融合技术将图像、文本、音频等信息结合，为AI绘画提供更丰富的输入和更广阔的创作空间。

【二】细节与真实感提升层面

1. 光影效果模拟：光影是绘画中营造真实感和立体感的关键元素。我们需要不断优化AI绘画模型，使其能够精确模拟光线的传播、反射和阴影，持续提升图像的视觉效果。

2. 纹理生成与细节增强：纹理是绘画中的重要细节，能够增加作品的真实感和质感。优化AI绘画模型生成复杂的纹理（如木纹、石纹、布料纹理）并增强关键细节，能够使作品更加生动。

3. 复杂场景处理：现实中的场景往往包含多个物体、不同的材质和复杂的空间关系。

【三】风格融合与创新层面

1. 风格迁移的精细化：风格迁移是 AI 绘画的重要应用之一，能够将一种艺术风格应用到另一幅图像上。未来的研究方向是实现更精细化的风格迁移，使生成的绘画作品不仅能够保留原图像的内容和结构，还能够更准确地体现目标风格的特点和韵味。例如，在模仿某位艺术家的风格时，能够捕捉到其独特的笔触、色彩运用和构图方式等。

2. 风格融合与创新：除了风格迁移，研究人员还关注不同风格之间的融合和创新。通过将多种风格的元素进行组合和融合，AI 绘画可以创造出全新的、独特的艺术风格，为艺术创作带来更多的可能性。例如，将印象派的色彩和表现主义的笔触相结合，创造出具有独特视觉效果的绘画作品。

3. 个性化风格定制：随着用户对个性化的需求不断增加，AI 绘画需要能够根据用户的特定需求和喜好生成个性化的绘画风格。这涉及到对用户输入的深入理解和分析，以及模型的个性化训练和调整，以满足不同用户的个性化需求。

【四】数据质量与多样性提升层面

1.高质量数据集建设：数据是 AI 绘画的基础，高质量的数据集对于提高模型的性能和生成图像的质量至关重要。研究人员致力于收集、整理和标注更多高质量的图像数据，包括各种风格、主题、题材的绘画作品，以及真实世界的图像数据。同时，对数据进行清洗和预处理，去除噪声和无关信息，提高数据的质量和可靠性。

2. 数据增强技术：为了增加数据的多样性，数据增强技术被广泛应用于 AI 绘画。通过对现有数据进行随机变换，如旋转、翻转、裁剪、颜色调整等，可以生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，还可以通过生成对抗网络等技术生成新的图像数据，进一步扩充数据集。

3. 跨领域数据融合：将其他领域的数据与绘画数据进行融合，能够为 AI 绘画提供更多的信息和灵感。例如，将自然科学、历史文化、文学作品等领域的数据与绘画数据相结合，可以创造出具有更丰富内涵和独特视角的绘画作品。

【五】与其他技术的结合层面

1. 与计算机视觉技术的结合：计算机视觉技术在图像识别、目标检测、场景理解等方面取得了显著的进展。将这些技术与 AI 绘画相结合，可以为绘画生成提供更准确的图像分析和理解能力，从而更好地指导绘画的创作过程。例如，通过对输入的文本描述进行图像分析和理解，能够更准确地提取关键信息，生成更符合要求的绘画作品。

2. 与自然语言处理技术的结合：自然语言处理技术能够理解和处理人类的语言文本，将其与 AI 绘画相结合，可以实现图像与文本的更紧密结合。例如，通过对用户输入的文本描述进行语义分析和理解，能够更准确地把握用户的需求和意图，生成更符合文本描述的绘画作品。同时，还可以通过文本生成技术为绘画作品添加标题、注释等文字信息，增强作品的表现力和传达能力。

3. 与虚拟现实和增强现实技术的结合：虚拟现实和增强现实技术能够为用户提供沉浸式的体验，将其与 AI 绘画相结合，可以创造出更加生动、逼真的艺术体验。例如，通过虚拟现实技术，用户可以身临其境地进入到 AI 绘画生成的虚拟场景中，感受艺术的魅力；通过增强现实技术，用户可以将 AI 绘画作品与现实世界进行融合，创造出独特的艺术效果。

【六】AI绘画模型的评估维度

同时我们设置了五个关键评估维度，用来评价AI绘画大模型的图像生成质量。五个关键评估维度分别是：

1. Visual Quality（视觉质量）：衡量AI绘画模型生成图像的整体视觉效果，包括细节、颜色、对比度和清晰度。
2. Prompt Following（提示遵循度）：评估AI绘画模型生成的图像内容与输入提示词一致性程度的能力。
3. Size/Aspect Variability（尺寸/长宽比的多样性）：衡量AI绘画模型生成不同尺寸和长宽比图像的能力和灵活性。
4. Typography（排版）：评估AI绘画模型在生成图像中正确渲染文本（如字体和排版）的能力。
5. Output Diversity（输出多样性）：衡量AI绘画模型生成的图像在风格和内容上的多样性。

以Ideogram 2.0为例，这是当前AI绘画领域中文字渲染效果最好的模型。Ideogram 2.0在生成逼真图像、图形设计和版式设计方面具有业界领先的能力，支持多种风格（如写实、设计、3D和动漫），并在图像与文本对齐度、整体主观偏好以及文字渲染准确性等指标上显著超越了DALL-E 3和Flux Pro。

6.2 AI绘画性能持续提升

在AI绘画领域，生成高质量图像的同时，提升模型的作画性能同样是一个至关重要的研究方向。当前，AI绘画大模型生成一张图片通常需要10秒左右的时间，这与实时生成的期望还有一定距离。因此，研究者们正在积极探索各种优化方法，以显著提升AI绘画模型的作画效率。下面，Rocky将为大家详细介绍几种经典的性能优化算法，并分析它们的技术原理和实际效果。

首先我们介绍一下Consistency Model，其是在扩散模型（Diffusion Model）的基础上提出的一种优化方法。它的核心思想是通过引入一致性约束，显著减少生成图像所需的采样步数。

Consistency Model要求从某个样本到噪声的加噪轨迹上的每一个点，都可以通过一个函数 映射回这条轨迹的起点。也就是说，同一条轨迹上的所有点经过 映射后，结果都是同一个点。在微调后的Consistency Model中，只需从噪声中采样一个点，送入函数，即可生成对应的数据样本。这种单步生成模式大幅提升了生成效率。

因此，与传统扩散模型通常需要的30-50步采样相比，Consistency Model仅需3-5步即可生成高质量图像。同时，Consistency Model支持也多步生成模式，用户可以根据需求在生成速度和质量之间进行权衡。

Consistency Model的提出为AI绘画模型的性能优化提供了全新的思路。通过优化采样算法，研究者们能够在保证生成质量的同时，显著提升模型的作画效率。这一方法不仅适用于图像生成，还可以扩展到视频生成等领域。

从下图可以看到，Consistency模型架构是一个非常经典的AI绘画性能提升案例，通过优化扩散模型的采样算法，从而将作画的采样步数从30-50步降低至3-5步，可以说是大幅优化了扩散模型的整体作画效率。

除了一致性约束，我们还可以对AI绘画模型进行蒸馏，从而提升AI绘画大模型的作画性能。其中的代表模型有SDXL Turbo和SDXL-Lightning。

SDXL Turbo可以说是对抗蒸馏的典范，是基于SDXL模型设计的一种蒸馏模型，采用了对抗蒸馏（Adversarial Diffusion Distillation, ADD）技术。通过对抗蒸馏，SDXL Turbo能够在1-4步内生成高质量图像，接近实时生成的效果。SDXL Turbo模型本质上依旧是SDXL模型，其网络架构与SDXL一致，可以理解为一种经过蒸馏训练后的SDXL模型，优化的主要是生成图像时的采样步数。

SDXL-Lightning是基于SDXL的另一种蒸馏模型，采用了渐进蒸馏（Progressive Distillation）和对抗蒸馏（Adversarial Distillation）技术。SDXL-Lightning仅需1-8步即可生成1024x1024的高清图像，生成速度超过SDXL Turbo和LCM（Latent Consistency Model）。

在技术原理上，SDXL-Lightning是基于Progressive Distillation（渐进蒸馏）和Adversarial Distillation（对抗蒸馏）来提升蒸馏效果。渐进蒸馏通过逐步减少采样步数，优化模型的生成效率。同时对抗蒸馏引入对抗训练，进一步提升生成图像的质量。

模型蒸馏技术的应用，使得AI绘画模型的生成效率大幅提升。SDXL Turbo和SDXL-Lightning的成功，不仅为AI绘画领域的发展注入了新的活力，还为未来AI视频的实时生成奠定了坚实的基础。

除了上述的性能优化方法，我们还可以借鉴硬件加速、模型剪枝、模型量化等其他性能优化方法：

1. 硬件加速：通过使用GPU、TPU等高性能硬件，加速模型的训练和推理过程。
2. 模型剪枝：去除模型中冗余的参数和层，减少计算量。
3. 模型量化：将模型参数从高精度浮点数转换为低精度整数，降低存储和计算需求。

AI绘画模型的性能优化是推动其大规模落地和产品化的关键。从Consistency Model的单步生成到SDXL Turbo和SDXL-Lightning的蒸馏技术，研究者们通过不断创新，显著提升了模型的作画效率。未来，随着硬件加速、混合精度训练和模型剪枝等技术的进一步发展，AI绘画模型的生成效率将进一步提升，为实时生成和多模态应用铺平道路。让我们一起期待AI绘画领域的更多突破，迎接一个高效、智能的AI创作新时代！

6.3 AI绘画生成更加可控

在AI绘画领域，可控生成（Controllable Generation）是一个比单纯直接生成更具挑战性但也更具潜力的研究方向。通过注入控制条件，AI绘画大模型能够生成更符合用户需求的图像，从而显著提升生成效果的质量和实用性。这种可控生成的能力，不仅让AI绘画技术在艺术创作中更加灵活多样，也为其在广告、设计、影视等行业的商业化落地提供了强有力的支持。

可控生成的研究与实践，已经成为AI绘画领域不可或缺的一部分。从ControlNet到ControlNet Union，从Photomaker到IDM-VTON，研究者们通过不断创新，推动了可控生成技术的快速发展。下面，Rocky将为大家详细解析AI绘画可控生成的研究热点、技术进展以及未来趋势。

我们之前已经讲到的ContorlNet模型，就是其中的代表之一，其通过注入控制条件（如边缘、姿态、深度等），显著提升了生成图像的可控性和质量。同时也有越来越多的生成可控模型以“插件”的形式，与AI绘画大模型紧密配合，构建丰富多样的AI绘画工作流与AI绘画算法解决方案。

比如说在ControlNet基础上衍生出了ControlNet Union模型，它是一种多功能集成模型，将十多种控制功能（边缘检测、姿态估计、深度估计等）合为一体。与独立控制模型相比，它的处理效果没有明显下降，同时使用起来更加方便，用户可以根据需求灵活选择。所以在ControlNet Union推出后，迅速受到开源社区的广泛关注与好评，成为AI绘画工作流中的重要工具。

随着可控生成技术的发展，研究者们开始关注更精细化的条件控制算法，以满足特定任务的需求。

• Photomaker、InstantID、PULID：这些模型聚焦于对人物脸部的ID控制，能够生成高度逼真的人物肖像。
• IDM-VTON：聚焦于对服装的控制生成，能够根据用户输入的服装样式生成对应的图像。 未来生成可控的研究热点和研究趋势包括：

1. 多条件融合：多条件融合技术通过结合多种控制条件（如文本、图像、音频等），生成更符合用户需求的图像，通过调整不同控制条件的权重，优化生成图像的质量和多样性。

2. 实时可控生成：实时可控生成技术通过优化模型架构和算法，实现实时生成符合控制条件的图像。

3. 个性化风格定制：个性化风格定制技术通过分析用户的历史数据和输入，生成符合用户特定需求和喜好的图像。

可控生成技术是AI绘画领域的重要研究方向，通过注入控制条件，AI绘画模型能够生成更符合用户需求的图像，显著提升生成效果的质量和实用性。从ControlNet到ControlNet Union，从Photomaker到IDM-VTON，研究者们通过不断创新，推动了可控生成技术的快速发展。

6.4 AI绘画模型的端侧部署

端侧部署是指将AI模型直接部署在终端设备（如智能手机、平板、嵌入式设备）上，进行本地化运行推理，而不是通过云端服务器提供算力支持。

借鉴之前传统深度学习时代的发展规律，AIGC时代必定也会出现很多的中⼩AIGC模型，可能会被直接部署在离⽤户最近的终端侧，形成“端侧模型”的新趋势。

端侧模型很考验硬件的集成⽔平，未来我们的电脑和⼿机上，可能会更⼴泛地集成类GPU的硬件芯⽚，具备在终端侧运⾏⼩模型的能⼒。Google、微软已经推出可以在终端侧运⾏的⼩模型。比如Nano是Google发布的Gemini⼤模型中最⼩的⼀款，专⻔为在移动设备上运⾏⽽设计的，⽆需联⽹，可以直接在设备上本地和离线运⾏。

AIGC模型的端侧部署能够为我们带来很多显著优势：

1. 低延迟：端侧部署的最大优势在于其极低的延迟。由于数据处理在本地设备上进行，无需通过网络传输数据，响应速度显著提升。这对于需要实时反馈的应用场景（如实时图像生成、语音识别等）尤为重要。
2. 隐私保护：在端侧部署中，用户的个人数据无需上传到云端，减少了隐私泄露的风险。特别是在涉及敏感数据的应用场景（如个人助理等），端侧部署能够提供更高的数据安全性。
3. 离线处理：端侧部署使得设备在无网络或网络不稳定的情况下仍能正常运行。这对于移动设备、智能硬件等终端设备尤为重要，能够在任何环境下提供稳定的服务。
4. 降低带宽消耗：端侧部署减少了数据传输的需求，从而降低了带宽消耗。这对于移动设备用户来说，不仅节省了流量费用，还能在带宽有限的环境中保持高效运行。

下面Rcoky开始讲解当前AI绘画模型进行端侧部署的核心技术。AI绘画模型的端侧部署涉及多个技术领域的结合，包括模型压缩、硬件加速、推理优化和跨平台支持。

【一】模型压缩技术

AI绘画模型通常是深度神经网络，参数量庞大，直接在移动端运行存在显存和计算能力的限制。为了实现高效的端侧部署，模型压缩技术至关重要。常用的模型压缩方法包括：

1. 量化（Quantization）：通过将浮点数权重压缩为低精度（如INT8或INT4）整数，减少模型的内存占用和计算开销。量化技术可以在几乎不损失精度的前提下，大幅提升模型的推理速度，特别适合嵌入式设备和移动设备。
2. 剪枝（Pruning）：通过移除不重要的神经元和连接，减少模型参数数量。常见的方法有结构化剪枝和非结构化剪枝，后者更灵活，但需要更复杂的硬件支持。
3. 模型蒸馏（Knowledge Distillation）：通过训练一个较小的学生模型来模仿原始大型模型的输出，从而减少模型的体积，同时保持较高的准确性。
4. 分块执行（Tiling Execution）：对于高分辨率的图像生成任务，将图像分块进行处理，减少单次处理所需的计算资源。

【二】硬件加速

端侧设备通常配备有限的计算资源，因此充分利用设备的硬件加速能力尤为重要。以下是常用的硬件加速技术：

1. GPU加速：许多移动设备和嵌入式设备都配备了图形处理器（GPU），可以用于加速深度学习推理。移动GPU（如ARM Mali和Adreno）已经被优化用于高效的并行计算，显著加快了AI绘画模型的运行速度。
2. NPU（Neural Processing Unit）：一些高端移动设备开始配备专门的神经网络处理单元（如苹果的Neural Engine和华为的Kirin NPU），这些硬件专门为深度学习推理任务设计，能够以低功耗运行复杂的AI模型。
3. FPGA和ASIC：在嵌入式设备中，使用FPGA或ASIC来加速深度学习推理正在成为一种趋势。这些定制硬件可以根据特定模型进行优化，提供极高的性能与能效比。

【三】推理优化框架

为了实现高效的推理，AI绘画模型的部署需要依赖一些经过优化的推理框架，这些框架能够针对不同硬件平台和操作系统进行优化。常用的推理框架包括：

1. TensorFlow Lite：谷歌推出的轻量级推理框架，专为移动设备和嵌入式设备设计。TensorFlow Lite 支持多种优化，包括量化和自定义算子，在移动端具有良好的兼容性。
2. ONNX Runtime：ONNX 是一个开放神经网络交换格式，ONNX Runtime 可以支持多种平台，并且能够利用硬件加速器（如GPU、NPU），在不同设备上实现高效的模型推理。
3. PyTorch Mobile：PyTorch 提供的移动端支持，通过 TorchScript 编译模型后，可以在iOS和Android上进行高效的推理。

【四】跨平台支持

端侧部署的一个重要技术挑战是如何实现不同设备和操作系统上的兼容性。AI绘画模型需要在Android、iOS、Linux等多个平台上运行，保证模型的跨平台一致性。为此，通常会采用如下技术手段：

1. 模型转换工具：使用工具如ONNX、CoreML，将训练好的模型转换为目标平台可以使用的格式。
2. 多平台编译和适配：针对不同操作系统的特性，使用相应的编译工具链进行模型和推理框架的编译。
3. 设备检测和动态加载：根据设备的硬件配置，动态选择最合适的模型版本和推理方式，例如在高性能设备上启用FP32推理，而在低功耗设备上启用INT8量化推理。

【五】端侧部署的挑战与趋势

尽管端侧部署技术已经取得了长足的进步，但仍然面临一些挑战：

1. 计算资源受限：移动设备和嵌入式设备的计算能力有限，尽管硬件加速有助于提高性能，但与云端GPU相比，性能差距依然存在。
2. 功耗限制：移动设备上的持续高负荷计算会导致设备发热和电池快速消耗，因此如何平衡性能与能效是一个重要的技术难题。
3. 模型的多样化适配：不同的设备、操作系统和硬件架构需要适配不同的模型版本和推理优化策略，这增加了部署的复杂性。

随着硬件技术的不断进步，AI绘画模型的端侧部署将进一步普及，以下趋势值得关注：

1. 自适应推理：通过智能推理框架，模型可以根据设备性能动态调整推理方式，以在不同硬件上获得最佳性能。
2. 分布式端云协同：未来的端侧部署可能与云端计算协同进行，通过将部分复杂计算任务卸载到云端，在保持低延迟的同时，获得更强大的计算支持。
3. 更高效的模型压缩与优化：随着研究的深入，预计将会出现更加高效的模型压缩和量化技术，使得AI绘画模型可以在低端设备上运行。

AIGC时代的端侧部署技术正在迅速演进，为移动设备、智能硬件等终端提供了实时高效的AI生成能力。通过模型压缩、硬件加速和推理优化等技术，端侧部署在降低延迟、节省带宽和保护隐私等方面展现出强大的优势。未来，随着技术的不断进步，AI绘画模型将在更多终端设备上得以应用，进一步推动AIGC领域的发展。尽管面临计算资源受限、功耗限制和多样化适配等挑战，但随着自适应推理、分布式端云协同和更高效的模型压缩技术的出现，端侧部署的前景将更加广阔。

7. 从AI绘画到AIGC多模态

在之前的多个章节里，Rocky已经对AI绘画领域的发展进行了深入介绍和分享。步入2024年之后，AIGC多模态逐渐成为AI领域研究与应用的热点方向。如果说2022年是AIGC的元年，AI绘画、AI视频、大模型等领域迎来了各自的核心突破，那么2024年及未来，将是这些技术逐渐向多模态大一统模型演进的关键时期。这一演进过程不仅将推动AIGC技术的迭代更新，还将引领AIGC产品的进化，并加速AIGC与人们日常生活的深度融合。本章接下来的内容Rocky将重点探讨在AI行业中，以AI绘画为基础，向AIGC多模态演进发展的趋势以及其中蕴含的机遇。

7.1 AIGC多模态的概念

AIGC的概念Rocky已经在本文的第一章节中详细介绍，在此基础上Rocky深入讲解一下AIGC多模态的内涵。

AIGC多模态是指人工智能技术在生成内容时，能够同时处理来自多个模态（图像、视频、文本、音频等）的数据，并生成这些模态的任意组合作为输出结果。与单模态AI模型相比，多模态AI模型能够更好地处理复杂的AIGC任务，生成更为丰富和多样化的内容。

例如，GPT-4o已经能够实现文本对话、文生图、图像理解与推理、音频理解、内容格式转换、代码理解与生成、数学问题求解、内容逻辑理解、多模态信息关联、科学计算以及视频理解等多种功能。这种多模态能力使得AIGC系统能够在创作、电商、娱乐、营销、设计等领域带来持续的革命性变化。

下图是AIGC多模态应用的详细例子：

上图中展示了一个AIGC多模态任务，我们让AI模型生成关于猫的一些内容。在AI单模态模型中，当我们输入文本时，输出也只能是文本。在AI多模态模型中则不同，我们可以输入图像或者文本等多模态内容，同时输出也可以是图像、文本、音频等多模态内容。

除了上述的内容形态的丰富度外，AI多模态的架构还有很多优势。比如GPT-4需要接两个单独的模型来支持语音：一个模型将语音转成文本，文本送给GPT-4输出文本，同时需要另外一个模型将文本转成语音。整个流程十分复杂，整体的耗时也会增加。并且在整个处理过程中，越是环节多的流程，信息的损失程度也会越高：它不能直接观察语气、多个说话者或背景噪音，也不能输出笑声、歌声或表达情感。与此同时，大一统的AIGC多模态模型比如GPT-4o可以解决上述问题。

总的来说，AI多模态模型的整体优势如下：

1. 内容形态的丰富度：在单模态AI模型中，输入和输出通常局限于单一模态。例如，输入文本时，输出也只能是文本。而在多模态AI模型中，输入可以是图像、文本、音频等多种模态，输出也可以是图像、文本、音频等多模态内容。这种灵活性使得多模态模型能够生成更为丰富和多样化的内容。
2. 流程简化与效率提升：传统的单模态模型在处理多模态任务时，往往需要多个单独的模型协同工作。例如，GPT-4需要接两个单独的模型来支持语音：一个模型将语音转成文本，文本送给GPT-4输出文本，同时需要另外一个模型将文本转成语音。这种流程不仅复杂，耗时较长，而且在信息传递过程中容易造成信息损失。相比之下，大一统的AIGC多模态模型（如GPT-4o）能够直接处理多模态输入和输出，简化流程，提升效率。
3. 信息保留与情感表达：多模态模型能够更好地保留和表达信息。例如，传统的语音转文本模型无法直接观察语气、多个说话者或背景噪音，也无法输出笑声、歌声或表达情感。而多模态模型能够直接处理这些复杂的信息，生成更为生动和情感丰富的内容。

7.2 AIGC多模态系统的构建

了解了AIGC多模态的优势，那么我们该如何构建AIGC多模态的系统呢？

通常来说，我们需要遵循以下几个步骤：

1. 多模态数据的获取：多模态系统的第一步是获取多样化的输入数据。这些数据可能来自文本、图像、音频、视频、3D模型等多种模态，甚至可能是多种模态的组合。例如，用户可能同时上传一张图片和一段语音描述，要求系统生成一段与之相关的视频。不同模态的数据需要经过预处理，以确保数据的质量和一致性。例如，图像数据可能需要裁剪、归一化；音频数据可能需要降噪、分段；文本数据可能需要分词、去除停用词等。

2. 多模态数据的特征提取：特征提取是多模态系统的核心环节之一。不同模态的数据需要通过特定的AI模型提取特征，并将其映射到一个统一的表示空间中。模态对齐（Modality Alignment）是多模态特征提取的核心目标。通过将图像、文本、音频等不同模态的数据映射到统一的token空间中，系统能够实现跨模态的理解和推理。例如，将一张猫的图片和“这是一只猫”的文本描述映射到相同的语义空间中，使系统能够理解它们之间的关联。不同模态的数据需要使用不同的模型进行特征提取，比如文本数据使用Transformer-based模型（如BERT、GPT）提取语义特征；图像数据使用卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）提取视觉特征；音频数据使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）提取声学特征；视频数据结合图像和音频特征提取模型，提取时空特征。通过模态对齐，所有模态的特征被映射到一个统一的token嵌入空间中。例如，LLM（大语言模型）的文本token嵌入空间可以扩展为联合token嵌入空间，其中每个token可以代表文本、图像、音频等多种模态的信息**，为AIGC系统实现多模态领域的思维链和涌现建立数据基础**。

3. 多模态的特征融合：特征融合是将来自不同模态的特征进行整合，以生成包含多模态信息的综合特征。这一步骤决定了系统能否充分利用多模态数据的互补性。特征拼接（Feature Concatenation）将不同模态的特征直接拼接在一起，形成一个新的高维特征向量。这种方法简单直接，但可能忽略模态之间的交互关系。注意力机制（Attention Mechanism）通过注意力机制，系统可以动态地关注不同模态的重要信息。例如，在处理“生成一段描述图片的文本”任务时，系统可以更多地关注图像特征，同时参考文本特征。跨模态Transformer（Cross-modal Transformer）是一种强大的特征融合方法，能够捕捉不同模态之间的复杂关系。例如，CLIP模型通过对比学习实现了图像和文本的跨模态对齐，而GPT-4o则通过多模态Transformer实现了文本、图像、音频等多种模态的融合。

4. 多模态AIGC模型训练：多模态模型的训练通常分为两个阶段：模态对齐预训练和多模态指令调整（Instruction Tuning）。在第一阶段，模型通过大规模的多模态数据集进行预训练，学习将不同模态的数据映射到统一的表示空间中。例如，CLIP模型通过对比学习将图像和文本映射到相同的语义空间，而DALL·E则通过生成任务学习图像和文本的关联。在第二阶段，模型通过多模态指令数据进行微调，学习将系统指令与输入的多模态上下文相关联。例如，给定一段文本描述和一张图片，模型需要生成一段与之相关的视频。这一阶段的训练数据通常包括多模态任务指令和对应的输出。

5. 多模态的内容生成：在特征融合和模型训练完成后，系统可以根据输入的多模态数据生成相应的内容。生成的内容可以是单模态的（如生成一张图片或一段文本），也可以是多模态的（如生成一段带有音频的视频）。常用的生成模型包括扩散模型（Diffusion Models）、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。例如，Stable Diffusion用于图像生成，Whisper用于音频生成，而GPT-4o则用于多模态内容生成。

6. 输出内容的优化迭代：生成的内容可能需要经过后处理，以提高质量和用户体验。例如，对生成的文本进行语法校正、风格调整等操作，使其更符合用户需求；对生成的图像进行分辨率增强、色彩校正等操作，以提高视觉效果；对生成的音频进行降噪、音质提升等操作，以提高听觉体验。通过用户反馈不断优化模型，例如根据用户的评分和评论调整生成策略，使生成的内容更符合用户偏好。

7.3 AIGC多模态的主流应用场景介绍

在本章节中，Rocky将详细分析AIGC多模态的主流应用场景，这些场景展现了强大的潜力与应用价值。

【一】多模态内容创作：释放创意的新引擎

AIGC多模态技术在内容创作领域（专业创作与泛娱乐创作等）的应用极为广泛，涵盖了图像生成、音乐创作、视频制作等多种形式。通过融合文本、图像、音频等多种模态的输入，AI能够生成极具创意的内容，为艺术家、设计师和创作者提供全新的工具和灵感来源。

1. 艺术创作与设计：AIGC多模态工具正在成为艺术家的得力助手。例如，通过输入一段文本描述，AI可以生成一幅与之相关的图像或插画。像DALL·E、MidJourney这样的工具已经能够生成高质量的艺术作品，甚至可以根据艺术家的风格偏好进行定制化创作。这种技术不仅能够加速创作过程，还能为艺术家提供全新的创意视角。
2. 音乐与音频生成：在音乐创作领域，AIGC多模态技术正在改变传统的创作方式。通过结合图像和文本描述，AI可以生成符合特定场景的背景音乐。例如，输入一张风景图片和一段文字描述，AI可以生成一段与之情感相符的音乐。这种技术不仅能够降低音乐创作的门槛，还能为电影、游戏等多媒体内容提供高质量的配乐。
3. 视频生成与编辑：视频制作是AIGC多模态技术的另一个重要应用场景。通过输入文本描述或图片，AI可以自动生成相应的视频片段。例如，OpenAI的Sora模型可以根据自然语言描述生成高质量的视频内容。这种技术不仅能够大幅缩短视频制作的时间，还能为创作者提供更多的创意可能性。

【二】虚拟数字人与虚拟助手：打造智能交互的未来

AIGC多模态技术在虚拟数字人和虚拟助手领域的应用正在迅速崛起。通过融合图像、语音和文本生成技术，虚拟数字人和虚拟助手能够提供更加自然和智能的交互体验。

1. 虚拟主播与虚拟偶像：虚拟主播通过多模态技术结合语音合成、面部动画和文本生成，能够实时与观众互动。例如，AIGC技术可以根据输入内容生成虚拟主播的语言表达、面部表情和肢体动作，赋予虚拟人物更加真实的表现力。这种技术不仅能够降低直播和娱乐行业的人力成本，还能为观众提供更加个性化的互动体验。
2. 虚拟助手：虚拟助手通过AIGC多模态技术，能够处理多种形式的输入，如图像、视频和语音。例如，用户上传一张图片，虚拟助手可以识别图片内容并提供相关的服务或信息。这种技术不仅能够提升用户体验，还能在客户服务、教育等领域发挥重要作用。

【三】智能教育与培训：个性化学习的革命

AIGC多模态技术在教育和培训领域的应用前景广阔。通过生成多样化的学习材料，AIGC技术能够提升教学效率和个性化水平。

1. 自动生成教育内容：AIGC技术能够基于文本教材或学习目标生成教学视频、图表、模拟实验等多模态学习资源。例如，通过生成交互式的3D模型和动态图表，学生可以更加直观地理解复杂的科学概念。这种技术不仅能够丰富教学内容，还能为教师提供更多的教学工具。
2. 虚拟教学与互动：通过结合语音识别、自然语言处理和图像生成，虚拟教师可以与学生进行实时互动。例如，虚拟教学系统可以根据学生的反馈和表现动态调整教学内容，提升学习效果。这种技术不仅能够为学生提供个性化的学习体验，还能为教师提供更多的教学支持。
3. 模拟训练与仿真系统：AIGC技术通过生成多模态场景为专业培训提供支持。例如，在飞行训练、医学培训等领域，AIGC技术能够创建真实感强的模拟环境，帮助学员在虚拟场景中进行训练与学习。这种技术不仅能够提高培训的效率，还能降低培训的成本和风险。

【四】多模态智能搜索与推荐系统：精准与智能的完美结合

多模态智能搜索与推荐系统依托AIGC技术，通过整合文本、图像、视频等多种数据类型，提升搜索结果的精准度与推荐系统的智能化水平。

1. 多模态搜索引擎：传统的搜索引擎主要依赖文本输入，而多模态搜索引擎能够结合图像、语音和视频作为搜索输入。例如，用户上传一张图片，AIGC技术可以根据图片内容生成相关的文本描述或找到相似的内容。这种技术在购物、内容创作和视觉搜索等场景中有着广泛的应用前景。
2. 个性化推荐系统：AIGC多模态技术能够根据用户的多模态行为（如浏览视频、上传图片、搜索文本）生成个性化推荐内容。例如，在电商平台上，AIGC技术可以结合用户上传的商品图片、购物历史和文本评价，提供更加精准的商品推荐。这种技术不仅能够提升用户的购物体验，还能为商家提供更多的营销机会。

【五】智能医疗健康领域：AI赋能医疗的未来

AIGC多模态技术在医疗领域的应用正在逐步开展，结合医学图像、电子病历（文本）和患者语音数据，AIGC技术可以提供更智能的医疗辅助。

1. 医学图像分析与报告生成：AIGC技术能够基于医学影像（如X光片、CT图像）生成诊断报告，并结合患者的电子病历和医生的语音描述，生成多模态的分析结果。这种技术不仅能够帮助医生在短时间内获得更全面的病情评估，还能提高诊断的准确性和效率。
2. 健康管理与个性化治疗：通过分析患者的语音、视频监测数据（如动作行为）和健康数据，AIGC技术可以为患者提供个性化的健康建议。例如，基于多模态数据，AIGC技术可以帮助医生制定个性化的治疗方案，提升治疗效果。

【六】智能广告与营销：创意与精准的双重突破

AIGC多模态技术在广告与营销领域的应用前景广阔，能够根据用户的多模态行为生成个性化广告和创意营销内容。

1. 个性化广告创意生成：基于用户的浏览记录、社交媒体互动、上传的图片或视频，AIGC技术能够自动生成个性化的广告内容。例如，用户上传的一张照片可以成为广告创意的一部分，生成与其相关的产品推荐。这种技术不仅能够提升广告的创意水平，还能提高用户的参与度。
2. 多模态广告投放：多模态技术可以基于文本、语音、图像、视频等多种输入形式，为广告投放提供更加丰富的数据支持。例如，通过分析用户的语音和图像反馈，AIGC技术可以生成更具针对性的广告内容。这种技术不仅能够提升广告的精准度，还能为广告主提供更多的营销机会。

7.4 AIGC多模态面临的挑战

AIGC多模态技术的快速发展为各行各业带来了前所未有的机遇，但与此同时，这一领域也面临着诸多挑战。从AI行业的三大关键护城河——数据、模型和算力出发，我们可以深入探讨AIGC多模态在现阶段发展过程中需要解决的关键问题。这些问题不仅关乎技术的突破，更决定了AIGC多模态能否真正实现规模化应用和商业化落地。

1. 数据的量级：大家目前对“数据飞轮”效应已经产生共识，所以未来整个AI行业会出现越来越多的“数据孤岛”，各个AI公司都会有自己的高质量私有数据。同时越来越多的AIGC产品会源源不断的产生内容，互联网上的内容量级将会成倍的增长，这时就会出现开源数据繁荣与私有数据隔离的情况共存，如何整合如此庞大的数据，并筛选保留高质量数据，会是AIGC多模态的一个挑战。
2. 数据的异质性：不同模态的数据具有不同的特性和格式，比如说文本、图像和音频等模态的数据结构差异很大。其中文本是离散的符号序列，图像是二维连续数据，音频则是时间序列数据。如何将这些异构数据进行统一表示，进行有效融合和处理，是一个复杂的问题。
3. 不同模态对齐和同步：不同模态的数据在时间或空间上需要对齐，形成统一的内部表示方式。比如通过一种通用的编码方式使得图像数据、视频数据、文本数据以及音频数据等不同模态数据之间的关联和转换成为可能。
4. 不同模态内容生成的多样性和一致性：如何在保证生成内容一致性的同时，生成多样化的内容，是多模态AIGC系统需要解决的关键问题。
5. 高算力资源要求和高AI模型复杂性：多模态AIGC系统往往需要在多种模态的海量数据用于学习，以确保它能理解和生成多种模态的数据。我们需要设计开发复杂的大规模AI模型，同时需要大集群的算力资源支持。
6. 应用实时性： 在我们有了AIGC多模态模型后，如何将多模态能力实时应用到各种场景中，如自动驾驶、元宇宙、智慧城市等，还需要更多的架构设计和优化。

8. AIGC是一个“不朽”的事业：从AIGC通向元宇宙

在AIGC时代到来前的2021年，元宇宙概念就开始兴起了。

在2022年之后，AIGC无疑成为全球科技领域最璀璨的明珠，不管是不是AI行业的从业者，大家都能感受到AIGC的技术革命性和广泛的应用前景。

巧合的是，在AIGC时代来临之前，2021年的元宇宙概念中就提到了AIGC、PGC以及UGC三大内容创作的方式，将会是元宇宙时代中的内容创作的核心动能，会深刻影响未来的各个行业发展。

就这样，AIGC与元宇宙有了千丝万缕的联系，虽然说现在元宇宙还处在概念阶段，但是无疑让AIGC时代的内涵更加丰富，也为AIGC时代注入了更多的视野高度与发展可能性。

回顾历史，我们可以发现，从最开始的PC互联网革命，到移动互联网革命，接着到传统深度学习革新，再到现在的AIGC科技革新，每一个时代都循序渐进的积累力量，为下一个时代打好坚实的科技基础。

在PC互联网时代，电脑开始将全球各地的人们连接起来，同时创造了搜索、电商、社交通信等应用。等到了移动互联网时代，智能手机的出现，让PC互联网时代的电脑应用搬到了移动端，各种科技产品更便捷的触达到了人们生活的方方面面，创造了共享经济、即时通讯、移动支付、短视频等新的应用生态。接着在传统深度学习时代，AI在经历了将近半个世纪的低谷后，终于在算力和数据的支持下，重新爆发了强大的生命力，虽然停留在了感知智能的阶段，但AI应用的持续落地应用无疑进入了不可逆转的时刻。

在2022年到来后，之前科技时代的沉淀终于迎来了新的质变，AI开始从感知智能跨越到数据智能的阶段，AIGC技术开始为人们提供创作、对话、写作、视频、音频等能力，可以预见的是未来AI技术将深入社会的方方面面，进而产生比之前科技时代都更加令人振奋的革新，由此带来的发展的周期与全面性都会比之前更加深刻。同时在AIGC时代的不断发展演进中，AIGC、PGC、UGC三大内容创作的方式会不断成熟与进化，会对内容生产方式与量级产生革命性的重构。AIGC技术也会与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及其他沉浸式技术深入结合，逐步推动虚拟世界的构建。在这个阶段，AIGC不仅是内容的创造者，更是虚拟世界的塑造者。通过AIGC，虚拟世界中的角色、环境和互动都可以自动生成，并且能够根据用户的行为实时调整和进化。

大家可以看到，AIGC不仅是元宇宙的技术支撑，更是推动人类社会向虚拟世界迈进的重要力量。随着AIGC技术的不断演进，元宇宙的概念将逐渐从理想变为现实。而AIGC，作为这一过程中的核心驱动力，将成为一项“不朽”的事业，深刻影响人类社会的未来。

8.1 元宇宙核心概念

上面我们已经讲了很多，那么，什么是元宇宙的完整概念呢？

元宇宙（Metaverse）是一个由虚拟世界和现实世界相互融合的沉浸式数字宇宙，它将互联网、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、人工智能（AI）、区块链和物联网等技术整合在一起，形成一个共享的、持久的、互动的虚拟空间。我们可以通过虚拟现实（VR）眼镜、增强现实（AR）眼镜、智能手机、智能电脑和智能游戏机等媒介进入这个虚拟世界中。在元宇宙中，用户可以通过虚拟化身（Avatar）进行社交、娱乐、学习、工作和商业活动，几乎所有现实世界中的行为都可以在元宇宙中找到对应的虚拟体验。

元宇宙概念在科幻小说《Snow Crash》中被首次提出，书中描述的世界正是人类通过VR设备生活在一个虚拟空间中，而这个虚拟空间是人类的精神理想世界。

当前，元宇宙所包含的关键特征如下：

1. 沉浸性：元宇宙为用户提供了高度沉浸的体验，借助VR和AR技术，用户可以完全沉浸在虚拟环境中，仿佛身临其境。

2. 持久性：元宇宙是一个持续存在的空间，即使用户离线，虚拟世界中的事件和状态依然会继续发展和变化。

3. 共享性：元宇宙是一个共享的虚拟空间，多个用户可以同时存在并互动，共同参与虚拟世界中的活动。

4. 经济体系：元宇宙中存在独立的经济体系，包括数字资产、虚拟资产交易等，用户可以在其中创造、购买、出售和交易虚拟物品。

5. 互操作性：元宇宙中的不同虚拟世界和平台之间可以互操作，用户的虚拟资产和身份可以在不同平台间自由移动。

6. 去中心化：元宇宙的基础设施可能是去中心化的，基于区块链技术来保证虚拟资产的所有权和数据的透明性。

目前元宇宙概念在很多游戏中有着相似的“雏形”，比如《堡垒之夜》、《RoBlox》以及《Second Life》等游戏中都有元宇宙概念里的社交系统、经济系统以及其他要素的身影。另外《头号玩家》、《黑客帝国》等电影作品也展现了元宇宙的诸多要素。

到这里，我们可以先做一个总结。元宇宙是一个平行于现实世界运行的虚拟世界，并与现实世界虚实相融，这个虚拟世界里的内容大部分将由AIGC、UGC以及PGC三大模式共同生产，并且有自己的经济系统与社交系统。这个世界由扩展现实技术、AI技术、云计算技术以及区块链技术等多维技术共同支撑。

8.2 AIGC与元宇宙的关系：构建虚拟世界的核心引擎

AIGC技术将在元宇宙的发展中起着至关重要的作用，能够推动内容生成的自动化和多样化，增强用户的创作能力，支持虚拟经济的发展，并使得虚拟世界具备了实时互动与自我演进的能力。AIGC不仅是元宇宙内容创作的核心驱动力，更是塑造元宇宙未来发展的基石。

AIGC与元宇宙的关系可以用一个核心观点来概括：AIGC是元宇宙中内容创作、互动和演进的引擎。

【一】内容生成的核心驱动

在元宇宙中，内容的丰富性和多样性是吸引用户的关键。通过AIGC技术自动生成虚拟世界中的各种内容，包括文本、图像、视频、音乐、三维模型、虚拟角色等。AIGC生成的内容可以极大地扩展元宇宙的创造力，使其不断演化和扩展，保持活力和吸引力。

1. 自动生成虚拟环境：AIGC可以根据用户的需求或特定规则生成复杂的虚拟世界场景，包括城市、自然景观、建筑物等。
2. 生成虚拟角色和NPC：AIGC可以生成逼真的虚拟角色和非玩家角色（NPC），并赋予他们复杂的行为模式和对话能力，使虚拟世界更加生动和互动。
3. 创作动态故事情节：AIGC能够生成动态和个性化的故事情节，根据用户的行为和选择实时调整情节发展，使得每个用户的体验都是独特的。
4. 个性化内容生成：元宇宙的核心之一是个性化体验，用户希望能够创建和定制属于自己的独特虚拟物品、角色和空间。AIGC 通过理解用户的需求和偏好，能够生成与每个用户独特风格和喜好相符合的个性化内容。例如，用户在元宇宙中设计自己的虚拟家园，AIGC可以自动根据用户的指令生成符合个人风格的家居设计、装饰等元素。

【二】增强用户的创作能力：人人皆创作者

元宇宙的一个重要愿景是打破现实世界中的创作门槛，使每个用户都能成为创作者。AIGC为用户提供了强大的创作工具，即使没有专业的设计或编程技能，用户也可以通过简单的输入或操作生成高质量的虚拟内容。这种“人人都是创造者”的模式大大降低了内容创作的门槛，促进了元宇宙内容的繁荣。

1. 个性化定制：AIGC可以根据用户的喜好生成个性化的虚拟服装、饰品、房屋等，满足用户在元宇宙中的表达需求。
2. 互动生成：用户可以通过自然语言与AIGC系统互动，例如通过语音指令生成虚拟物品或设计虚拟场景。
3. 协同创作：AIGC还支持用户之间的协同创作，多个用户可以共同参与内容生成，AI根据每个用户的贡献整合生成最终的作品。
4. 内容生成的多模态结合：AIGC 结合多模态技术，可以根据用户提供的图像、文本或声音生成多样化的虚拟内容。例如，用户上传一张图片，AIGC 系统不仅可以生成相似的 3D 模型，还能根据图像的风格自动生成相应的音乐、氛围和剧情，极大降低了用户的创作门槛。

【三】动态虚拟经济的支持

元宇宙中的经济活动不仅限于虚拟物品的买卖，还包括内容创作、虚拟服务、社交互动等。AIGC通过生成大量高质量的内容，为元宇宙的虚拟经济提供了丰富的商品和服务，同时促进了虚拟资产的流通和交易。

1. 生成虚拟商品：AIGC可以自动生成虚拟服装、虚拟艺术品、虚拟地产等，用户可以通过购买、定制和交易这些商品来增强他们在元宇宙中的体验。
2. 支持虚拟服务：AIGC可以生成虚拟助理、虚拟导游、虚拟教师等服务型角色，提供多种虚拟服务，丰富元宇宙中的经济活动。
3. 数字藏品（NFT）：AIGC 技术还与 NFT（非同质化代币）相结合，生成的虚拟内容可以通过区块链技术进行确权，成为具有唯一性和价值的数字藏品。用户可以在元宇宙中创造 NFT 艺术品、虚拟商品等，并通过去中心化的市场进行买卖。AIGC 通过自动生成这些内容，大大增加了元宇宙中 NFT 的创作速度和数量。

【四】实时互动与动态进化

元宇宙不仅仅是一个静态的虚拟空间，它需要与用户之间产生实时的交互，甚至随着用户行为进行动态变化。AIGC 为这种实时的动态交互提供了技术基础，允许元宇宙中的虚拟角色、对话、环境等根据用户的输入动态生成和调整，还能够根据用户的行为和环境变化实时生成动态内容。这种实时生成能力使得元宇宙具有高度的交互性和自我演化能力。

1. 实时场景生成：在多人互动的场景中，AIGC可以根据用户的互动行为动态生成场景变化，例如在一场虚拟音乐会上，根据观众的情绪生成相应的灯光和音效变化。
2. 持续的世界演化：AIGC可以根据用户的集体行为或预定义的规则，使得虚拟世界随着时间的推移不断演化和发展，保持世界的活力和新鲜感。例如当用户在元宇宙中进行探险时，AIGC 可以根据用户选择的路线和行动生成实时变化的场景、天气或敌人。
3. 智能 NPC（非玩家角色）：元宇宙中需要大量的 NPC 来与用户进行互动，而这些 NPC 需要具备类似人类的智能和情感反应。AIGC 可以赋予 NPC 更自然的对话能力和行为逻辑，生成个性化的对话内容、动作和情感表达。例如，用户在元宇宙中与虚拟助手或导览员交互时，AIGC 可以根据对话内容生成实时、语境相关的回复，使交互更加真实、自然。

【五】虚拟身份与自我表达

元宇宙中，虚拟身份和自我表达是用户的重要体验。AIGC可以帮助用户创建个性化的虚拟身份，生成与用户匹配的虚拟形象、服装和配件，并为用户提供更多元化的表达方式。

1. 虚拟形象生成：用户可以通过 AIGC 定制自己的虚拟形象，不管是基于现实中的外貌还是幻想中的人物。AIGC 系统能够根据用户的描述生成外貌、服饰、行为特征等，从而让每个用户在元宇宙中拥有独特的身份。
2. 自我表达的多样化：AIGC 可以为用户生成符合其个性和心情的表情、动作、音效等多种表达形式。例如，当用户在元宇宙中参加虚拟社交活动时，AIGC 可以生成符合场景的对话和表情，帮助用户更自然地表达自己。

8.3 从AIGC时代迈向元宇宙时代

经过上面两个章节的阐述，我们相信从当前的技术发展与生态发展来看，AIGC会是未来元宇宙时代的一个核心关键要素。在AIGC时代的AI技术持续发展进化过程中，我们会逐步进入到元宇宙时代这个更为交互式、沉浸式和创造性的数字世界中。

AIGC技术通过自动生成内容，包括文本、图像、视频、音频和数字人等。AIGC的核心优势在于能够快速生成大量高质量的内容，极大地增强了内容的创造性和多样性。

在元宇宙时代中，AIGC就可以用来自动化生成虚拟环境、虚拟角色和用户互动内容。这不仅可以提高环境的真实感和丰富性，还可以根据用户的行为和偏好定制个性化体验。例如，AIGC可以实时生成适应用户情感反应的音乐或根据用户兴趣推动故事情节的发展。

总的来说，Rocky认为AIGC时代到元宇宙时代，会有一个20年-30年的持续发展周期，中间会伴随着红利与挑战。

接下来我们再为大家梳理AIGC时代到元宇宙时代的整体脉络。首先我们需要从AIGC构建的虚拟世界进入到元宇宙世界：

1. 虚拟世界：在虚拟世界中，AIGC生成的内容和角色使得这些世界更具生机。例如，AI生成的虚拟角色可以与用户进行自然的互动，而虚拟环境则可以根据故事情节动态变化。
2. 虚拟社交与娱乐：虚拟世界中的社交和娱乐活动逐渐成为主流，AI生成的音乐会、虚拟派对和在线游戏等形式层出不穷，拉近了用户之间的距离。
3. 数字经济：AIGC推动了数字资产的生成，这些资产在虚拟世界中具有经济价值，用户可以通过创造和交易这些资产获得收益。

接着，AIGC将推动元宇宙的发展：

1. 动态内容生成：在元宇宙中，AIGC负责生成动态的、实时变化的内容，使得元宇宙具有无限的可能性。无论是新的虚拟世界，还是特定场景，AIGC都能根据需求生成相应的内容。
2. 个性化体验：AIGC能够分析用户的数据，生成个性化的体验内容。例如，用户的虚拟形象、居住的虚拟房屋、参加的活动等都可以由AI根据用户的喜好进行定制。
3. 自我进化的虚拟生态：元宇宙中的虚拟世界可以通过AIGC自我进化，不断生成新的内容、规则和互动方式，从而保持用户的长期参与和兴趣。
4. 跨模态交互：AIGC通过整合多模态数据，使得元宇宙中的互动更加自然。例如，通过语音、手势和视觉信号与虚拟环境和角色进行交互。

与此同时，AIGC将赋予元宇宙的一些特性：

在这个元宇宙时代，AIGC不仅是内容的创造者，更是虚拟生态的构建者。元宇宙中的每一个虚拟世界、角色和互动都可能是由AI生成，并且具备自我演化的能力。

1. 无缝连接的虚拟和现实：元宇宙将现实世界与虚拟世界紧密连接，用户可以随时切换并参与其中的活动。
2. 无限扩展的可能性：AIGC使得元宇宙中的虚拟世界能够不断扩展，产生新的内容和互动形式，无限接近真实宇宙的多样性和复杂性。
3. 经济与社会的新形态：在元宇宙中，AIGC将推动新型经济模式的发展，如虚拟资产交易、虚拟劳动力市场等，同时改变社会互动的方式。

从AIGC到元宇宙的发展过程，是一条从内容生成到虚拟世界构建，再到完全沉浸式数字宇宙的演进之路。AIGC技术通过不断提升其创作能力，不仅为我们带来了丰富的内容体验，也为元宇宙的构建奠定了坚实的基础。可以说，AIGC是通向元宇宙的关键路径，也是AIGC这一“不朽”事业的核心驱动力。随着AI技术的不断进步，元宇宙将不仅是虚拟与现实的融合，更是人类创造力和技术能力的极致展现。

最后，我们都是当前AIGC时代的见证者，也是未来元宇宙时代的参与者。让我们拥抱这些伟大的时代吧！

9. 推荐阅读

无数的科幻作品都预言过AI在未来会成为我们生活中不可分割的一部分，其中有乐观的阐述、有务实客观的阐述、也有悲观的阐述。但无论如何，我们都离这个未来越来越近了。

AIGC引领的全新科技浪潮与生产力革命，是AI行业螺旋式上升发展过程中的关键推动力， 一路上的机遇和挑战并存，惊喜和意外同在。我们需要做的，就是带上乐观和勇敢，坚持在这条不可逆行的快车道上飞奔与深耕，让AI尽可能的普惠全世界。

最后，Rocky会持续分享AIGC的干货文章、实用教程、商业应用/变现案例以及对AIGC行业的深度思考与分析，欢迎大家多多点赞、喜欢、收藏和转发，给Rocky的义务劳动多一些动力吧，谢谢各位！

9.1 深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识

Rocky也对Stable Diffusion 3和FLUX.1的核心基础知识作了全面系统的梳理与解析：

深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识

9.2 深入浅出完整解析Stable Diffusion XL核心基础知识

在此之前，Rocky也对Stable Diffusion XL的核心基础知识作了比较系统的梳理与总结：

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9.3 深入浅出完整解析Stable Diffusion核心基础知识

在此之前，Rocky也对Stable Diffusion的核心基础知识作了比较系统的梳理与总结：

深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识

9.4 深入浅出完整解析Stable Diffusion中U-Net核心基础知识

同时对Stable Diffusion中最为关键的U-Net结构进行了深入浅出的分析，包括其在传统深度学习中的形态和AIGC中的形态：

深入浅出完整解析Stable Diffusion中U-Net的前世今生与核心知识

9.5 深入浅出完整解析LoRA核心基础知识

对于AIGC时代中的“ResNet”——LoRA，Rocky也进行了讲解，大家可以按照Rocky的步骤方便的进行LoRA模型的训练，繁荣整个AIGC生态：

深入浅出完整解析LoRA（Low-Rank Adaptation）模型核心基础知识

9.6 深入浅出完整解析ControlNet核心基础知识

AI绘画作为AIGC时代的一个核心方向，开源社区已经形成以Stable Difffusion为核心，ConrtolNet和LoRA作为首要AI绘画辅助工具的变化万千的AI绘画工作流。

ControlNet正是让AI绘画社区无比繁荣的关键一环，它让AI绘画生成过程更加的可控，更有助于广泛地将AI绘画应用到各行各业中：

深入浅出完整解析ControlNet核心基础知识

9.7 深入浅出完整解析Sora等AI视频大模型核心基础知识

AI绘画和AI视频是两个互相促进、相互交融的领域，2024年无疑是AI视频领域的爆发之年，Rocky也对AI视频领域核心的Sora等大模型进行了全面系统的梳理与解析：

深入浅出完整解析Sora等AI视频大模型核心基础知识

9.8 深入浅出完整解析AIGC时代Transformer核心基础知识

在AIGC时代中，Transformer为AI行业带来了深刻的变革。Transformer架构正在一步一步重构所有的AI技术方向，成为AI技术架构大一统与多模态整合的关键核心基座，大有一统“AI江湖”之势。 Rocky也对Transformer模型进行持续的深入浅出梳理与解析：

深入浅出完整解析AIGC时代Transformer核心基础知识

9.9 深入浅出完整解析主流AI绘画框架核心基础知识

AI绘画框架正是AI绘画“工作流”的运行载体，目前主流的AI绘画框架有Stable Diffusion WebUI、ComfyUI以及Fooocus等。在传统深度学习时代，PyTorch、TensorFlow以及Caffe是传统深度学习模型的基础运行框架，到了AIGC时代，Rocky相信Stable Diffusion WebUI就是AI绘画领域的“PyTorch”、ComfyUI就是AI绘画领域的“TensorFlow”、Fooocus就是AI绘画领域的“Caffe”：

深入浅出完整解析主流AI绘画框架（Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Fooocus）核心基础知识

9.10 手把手教你如何成为AIGC算法工程师，斩获AIGC算法offer！

在AIGC时代中，如何快速转身，入局AIGC产业？成为AIGC算法工程师？如何在学校中学习AIGC系统性知识，斩获心仪的AIGC算法offer？

Don‘t worry，Rocky为大家总结整理了全维度的AIGC算法工程师成长秘籍，为大家答疑解惑，希望能给大家带来帮助：

手把手教你成为AIGC算法工程师，斩获AIGC算法offer！（2025年版）

9.11 算法工程师的独孤九剑秘籍

为了便于大家实习，校招以及社招的面试准备与技术基本面的扩展提升，Rocky将符合大厂和潜力独角兽价值的算法高频面试知识点撰写总结成 《三年面试五年模拟之独孤九剑秘籍》 ，并制作成pdf版本，大家可在公众号WeThinkIn后台【精华干货】菜单或者回复关键词“三年面试五年模拟”进行取用。

【三年面试五年模拟】AIGC时代的算法工程师的求职面试秘籍（持续更新中）

9.12 深入浅出完整解析AIGC时代中GAN系列模型的前世今生与核心知识

GAN网络作为传统深度学习时代的最热门生成式Al模型，在AIGC时代继续繁荣，作为Stable Diffusion系列模型的“得力助手”，广泛活跃于Al绘画的产品与工作流中：

深入浅出完整解析AIGC时代中GAN系列模型的前世今生与核心知识

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