AIGC AI生成内容产业展看报告-量子位(免费下载)
1. 区别于Generative AI和Synthetic media,AIGC中的跨模态生成和策略/线索生成应当得到重视,这两者也是AIGC长期的重要价值增长点。
2. 按照模态区分,AIGC可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成,细分场景众多,跨模态生成需要重点关注。Game AI和虚拟人生成是目前变现较为明确的两大综合赛道,估量对原行业产生整体性影响。
3. 以下技术要素值得关注:长/开放式文本生成、NeRF模型、Diffusion模型、跨模态大型预练习模型、小样本学习及自监督算法、强化学习及环境学习。以下技术场景值得关注:闲聊式文本生成、个性化营销文本、富情感及细节TTS、拼凑式视频生成、基于文本的AI绘画、语音复刻
5. 除降本增效、提供参考外,AIGC的以下两点价值更值得关注:对不同模态元素进行二次拆解组合,改变内容生产逻辑及形式;和其他AI系统或数据库进行联动,有实现高度个性化/高频优化。
6. 我国AIGC行业仍处于刚刚起步阶段,距离大规模验证和体系化发展仍有距离,“模块分拆+个性化推举”的“泛AIGC”形式估量将有所发展。
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