回顾D AIGC的高速发展

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在这篇文章里，作者就对D数据生成的历史和发展现状、AIGC在D数据领域的突破创新进行了解读，一起来看。 过去个月，AI内容生成（AIGC）是无疑是硅谷科技创投圈内最火爆、最热门的话题。 DALLE（年月推出） Midjourney（年月推出） Stable Diffusion（年月推出） 这类D生成式工具，能够在短短几秒内将文本提示（prompt）生成艺术风格的图片。随着这类D AIGC工具的演化和进步，艺术家、设计师和游戏工作室的创作工作流正在被迅速颠覆革新。


AIGC的下一个突破口在哪？不少投资者和领域资深人士都给出了预测——D数据生成。 我们注 希腊手机号码数据 意到D AIGC正在经历着D AIGC曾经发展过的阶段。这篇文章中，我们将更深入地讨论AIGC在D数据领域的新突破，以及展望生成式AI工具如何提高D数据生成的效率和创新。 一D AIGC的发展可以简单概括为以下三个发展阶段： 第一阶段：智能图像编辑 早在年，随着生成对抗网络（GAN，典型后续工作StyleGAN）和变分自编码器（VAE，典型后续工作VQVAE，alignDRAW）的提出，AI模型便开始被广泛运用到D图片的智能生成与编辑中。



早期的AI模型主要被用于学习一些相对简单的图像分布或者进行一些图像编辑，常见的应用包括：人脸生成、图像风格迁移、图像超分辨率、图像补全和可控图像编辑。 做到这三点挑战，产品经理只会不断升值 好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来年的洪流。 查看详情 > 但早期的图像生成编辑网络与文本的多模态交互非常有限。