【量子位】AI生成內容產業展望報告-35頁

關鍵結論

1. 區別于Generative AI和Synthetic media，AIGC中的跨模態生成和策略/線索生成應當得到重視，這兩者也是AIGC長期的重要價值增長點。

2. 按照模態區分，AIGC可分為音頻生成、文本生成、圖像生成、視頻生成及圖像、視頻、文本間的跨模態生成，細分場景眾多，跨模態生成需要重點關注。Game AI和虛擬人生成是目前變現較為明確的兩大綜合賽道，預計對原行業產生整體性影響。

3. 以下技術要素值得關注：長/開放式文本生成、NeRF模型、Diffusion模型、跨模態大型預訓練模型、小樣本學習及自監督算法、強化學習及環境學習。以下技術場景值得關注：閑聊式文本生成、個性化營銷文本、富情感及細節TTS、拼湊式視頻生成、基于文本的AI繪畫、語音復刻。

5. 除降本增效、提供參考外，AIGC的以下兩點價值更值得關注：對不同模態元素進行二次拆解組合，改變內容生產邏輯及形式；和其他AI系統或數據庫進行聯動，有實現高度個性化/高頻優化。

6. 我國AIGC行業仍處于剛剛起步階段，距離大規模驗證和體系化發展仍有距離，“模塊分拆+個性化推薦”的“泛AIGC”形式預計將有所發展。

技術及場景篇

1.1 技術定義

AIGC全稱為AI-Generated Content，指基于生成對抗網絡GAN、大型預訓練模型等人工智能技術，通過已有數據尋找規律，并通過適當的泛化能力生成相關內容的技術。與之相類似的概念還包括Synthetic media，合成式媒體，主要指基于AI生成的文字、圖像、音頻等。

Gartner也提出了相似概念Generative AI，也即生成式AI。生成式AI是指該技術從現有數據中生成相似的原始數據。相較于量子位智庫認為的AIGC，這一概念的范圍較狹窄。

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