一文详解 AIGC：忘记概念，只聊落地

AIGC 的能力种类丰富，对于不同的内容生产领域也具有不同的应用。本篇文章作者以文本、图片、音频和视频四个方面为主要例子，讲述 AIGC 应用的不同方向。希望能对你有所帮助。

在 AIGC 之前，其实还有几个跟内容生产相关的概念，「UGC、PGC、OGC」等等如此那些。

(资料图片)

既然都是内容生产工具，那核心问题就是它到底能产生什么 " 内容 "。

一、文本内容

1. " 表达型 " 内容

表示这个生成的文本，已经带有书面表达的含义，文字本身直接展示出来的信息，就是内容。

例如：

文章：AIGC 可以根据特定的主题或关键词生成文章，可以在快速和精准地生产大量文章方面发挥重要作用。

新闻报道：媒体机构可以使用 AIGC 生产新闻稿件，AIGC 工具会通过分析事件、新闻来源和人物等数据，快速生成高质量的新闻稿，同时可以通过优化新闻稿的内容，满足不同读者的阅读需求。

评论和反馈：许多营销人员使用 AIGC 工具来生成反馈和评论，以增加用户互动和提示。这些工具可以根据客户提交的信息或交互行为，来生成有针对性的回应，从而加强与客户的联系。

广告：有些广告公司使用 AIGC 来创造广告宣传语，使其更加便于消费者接受，同时还可以生成交互式广告，让用户参与到广告中来。

内容脚本：更具特定的场景构建及剧情想象，让其帮你产出具备创意的内容脚本，因其更具备爆款内容的分析能力，脚本可读性更强。据悉部分短视频拍摄者根据此方式，做不不少爆款。

2. " 沟通型 " 内容

表示它通过交互，去理解你的语义，从而实现更好的对话及调用限定知识库能力给出答案。

客服对话：增加在客服产品内的语义理解、交互关系，让回答更拟人化，例如网店、银行、餐厅预定等等。

智能导览：通过与其对话，得到某限定场景的攻略，例如博物馆、景点等。

3. " 工具型 " 内容

表示其输出文本有一定的实际操作价值，本身不具备表达能力，例如编程、函数、测试等等操作性质的内容输出。

程式编码：AIGC 可以用于生成代码。编程领域可能是 AIGC 最适用的领域之一，因为代码的结构和语法具有相对固定的规则，而这正是人工智能擅长掌握的类型。通过分析已有的代码库和规则，AIGC 可以生成新的可用代码，加速软件开发流程。

写函数。

写正则表达式。

代码清洁。

成为 SQL 终端。

……

该领域未来会是探索很久的领域，目前 AIGC 的基本能力，已经可以帮助产研团队完成大量的提效工作，降低重复性工作带来的时间耗损。

可以预见，未来会有更多的解决方案产生。

二、图片内容

1. AIGC 能干的、好玩的事

一键生成图片、原画、配图素材。

修改及优化已有图片内容。

人物图或风景图等三次元实物转化为二次元内容。

智能扫描归类。

……

这些即使用又好玩的事情，背后是 AI 能力的征程。

2. AIGC 能力支撑

图像识别和分类：AIGC 可以通过图像识别技术，对图片进行分类，例如识别包含人物、自然景观、动物等不同类型的图片。

图像生成：AIGC 可以生成逼真的图像，例如生成艺术创作、食品或建筑设计中的草图和图表等。

图像修复和增强：AIGC 可以自动识别图片中的噪点、玻璃碎片或其他物体，并进行修复，以提高图像的清晰度和质量。

图像特征提取：AIGC 可以从图片中提取特征，例如边缘、纹理、颜色等，并将这些特征用于识别或分类。

图像融合：AIGC 可以将不同的图像融合，例如将一个人的图像放入一个新的环境中，或者将不同时间拍摄的图片进行融合。

图像语义分割：AIGC 可以分割出图像中不同区域的语义，例如区分出天空、道路、建筑等。

总之，AIGC 在图片内容上的能力种类多样，具有非常大的应用潜力，涉及到了人们的各个生活领域。如医疗、艺术、娱乐、安全等，未来也会形成更大的影响力。

三、音频内容

除了答案里比较多的 "AI 孙燕姿 " 类的音频制作，实际上还有其他的基础型能力和非娱乐型能力。

1. " 好玩 " 的音乐

旋律创造机器。

拟人化声音及个性化配音。

重新作曲。

旋律修改。

一键修音。

2. AI 技术支持

AIGC 在音频内容上也有相应的能力类型，主要包括以下几个方面：

音频分类：对音频进行分类，例如识别音乐、电台、新闻、广告等不同类型的音频。

声音合成：根据用户的输入，自动生成声音，例如自然语言合成、语音合成等。

声音识别：从音频中识别出语音内容，例如语音识别技术，可以将音频转换成文本，以便于人们浏览和管理。

音频增强：对音频信号进行增强处理，例如去除噪声、降低失真、提升音质等。

声音转换：对音频进行转换，例如将男声转化为女声，用于电影、广告、配音等。

音频特征提取：提取出音频的特征，例如节奏、声音强度、音调等，并将这些特征用于分类和识别。

总之，AIGC 在音频内容上的能力种类丰富，可以应用于音乐、电影、广播、语音识别等领域，提升音频信号的质量和音频创作者的输出品质。

四、视频领域

在很早之前，短视频剪辑平台就推出了 " 一键成片 " 的服务。通过文本搜索，自动匹配图片和内容出来，提供灵巧的方式，再做二度修改。大大节约了小白剪辑者的内容创作时间。

除此之外，其实在视频领域还有以下的作用，便于提升工作效率：

视频分类：识别并分类视频，例如区分电影、电视剧、新闻以及短视频等，并进行自动管理和分类。

视频内容检索：通过对视频特征的提取，实现对视频内容的检索和搜索，例如可以根据视频片段描述或关键词搜索到相关的视频内容。

视频人脸识别：对视频中的人脸进行识别，例如可以对监控视频进行人脸识别来识别嫌疑人。

视频检测和跟踪：对视频中的物体进行检测和跟踪，例如可以监测场地中的车流、人流和闯入者等。

视频自动标注：对视频中的物体进行自动标注，例如对视频中出现的物体或动作进行标注和注释。

视频智能编辑：自动对视频进行编辑，例如将视频从横屏转为竖屏，将视频进行剪辑和剪切，进行音频的音乐配合等。

视频超分辨率及去噪：对视频信号进行去噪处理和超分辨率，以提高视频的视觉效果和品质。

工具推荐及总结

其实，刚才说的这些智能形式，并非所有的都属于 AIGC 范围，我们希望通过更全面的 AI 相关创作知识，来去赋能更多的行业及相关工作者。

以下是一些工具推荐：

ChatGPT：强大的自然语言处理系统，可以用来生成文本、代码、摘要、对话等。

Hugging Face Transformers：面向自然语言处理任务的一系列数据集、模型和工具箱，包括对话生成、摘要、自动问答、翻译等。

IBM Watson Assistant：用于构建虚拟助手和聊天机器人的工具，支持多种语言和平台。

Google Cloud Natural Language：针对自然语言处理和分析的云端服务，包括情感分析、实体提取、摘要、语音转写等。

BERT：由 Google 开发的预训练语言模型，可以用来进行自然语言理解任务。

PyTorch：开源的深度学习框架，支持各种神经网络模型的学习和部署，适合处理图像、文本、音频等问题。

TensorFlow：另一个流行的深度学习框架，也适用于各种神经网络模型的训练和部署。

Keras：高级神经网络 API，包括各种深度学习和机器学习算法的实现，易于使用和扩展。

NVIDIA RIVA：用于构建视频和语音 AI 应用程序的端到端平台，包括视频流处理、语音识别、人脸检测等。

Amazon Rekognition：基于亚马逊 AWS 的视频和图像分析服务，包括图像标记、人脸识别、视频分析等。

OpenCV：用于计算机视觉和机器人的开源计算机视觉库，包括图像处理、目标检测、跟踪等。

Caffe：由 UC Berkeley 开发的深度学习框架，支持图像识别、目标检测、分割等应用。

Scikit-learn：用于数据挖掘、机器学习和统计分析的 Python 工具箱，包括各种分类器、聚类算法、回归和降维等。

FastText：Facebook 开发的文本分类和 NLP 工具，包括词向量、文本分类、多语言支持等。

SpaCy：Python 开发的自然语言处理工具库，包括实体识别、句法分析、NER 等。

Merlin：由谷歌开发的开源语音识别系统，支持多种语言和声音模型。

Snips AI：用于开发定制语音识别和对话系统的工具，支持离线模式，对隐私友好。

DeepAffects：音频情感分析和语音情感传达的 API，适用于自然语言和音频处理。

CLIP：由 OpenAI 开发的神经网络模型，可以将图像和文本联系起来，适用于图像检索、自然语言理解等。

Particles：用于创建自定义 AI 模型的工具，支持各种神经元网络，包括视觉、声音、文本和传感器数据的处理。

本文由 @老兜 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。