大学计算机基础 课件 1.4.3AIGC技术应用领域

大学计算机基础——基于计算思维（Windows10+Office2016）第1章计算机文化1.4.3AIGC技术应用领域1.4生成式人工智能（AIGC）文生文文生文是AIGC领域的一个重要概念，它指的是基于文本的生成任务，即通过分析和理解输入的文本信息，自动生成相应的文本内容。这一过程涉及到自然语言处理、机器学习等多个技术领域的应用。文生文可以应用于多种场景，如自动写作、内容创作辅助等。文生文①数据预处理文生文原理步骤如下②模型训练③序列生成④文本输出在文本生成之前，需要大量的文本数据作为输入。这些数据首先经过预处理，包括清洗（去除噪声信息），标准化（统一文本格式），分词（将文本分解为词汇或短语），向量化（将词汇转换为数值表示）等步骤。数据预处理清洗标准化分词向量化...文生文①数据预处理文生文原理步骤如下②模型训练③序列生成④文本输出使用处理过的数据来训练一个语言模型。文生文①数据预处理文生文原理步骤如下②模型训练③序列生成④文本输出这些模型通过学习单词或字符的序列来预测下一个最可能的单词或字符，这使得它们非常适合于文本生成。文生文①数据预处理文生文原理步骤如下②模型训练③序列生成④文本输出训练好的模型能够基于给定的起始文本（种子）来生成文本。这个过程可以是确定性的，也可以引入随机性，允许模型在多个可能的选项中选择，以增加文本的多样性和创造性。文生文市场上的文生文大模型种类繁多，例如百度的文心一言（ERNIE系列）、阿里云的通义千问、Minimax系列模型、科大讯飞的讯飞星火以及美国OpenAI研发的ChatGPT等。这些模型在文本创作、智能问答、知识检索、商业文案生成等多个场景中展现出了巨大的潜力。...文生图文生图是一种基于文本生成图像的技术，属于AIGC的一个重要方向。用户通过输入描述性的文本，AI模型能够根据这些描述生成相应的图像。这种技术的核心在于理解和转换文本信息到图像内容，涉及到多种技术和模型的应用。文生图是文生图领域的一个重要技术，它基于扩散模型（diffusionmodels），通过模拟物理世界中的扩散过程，将噪声逐渐转化为具有特定结构和纹理的图像。StableDiffusion这一过程包括对数据不断加噪成为真实噪声，以及从真实噪声中去噪还原成原始数据的过程，通过学习去噪的过程，进而能够对真实噪声进行随机采样，以生成图像。在StableDiffusion的技术实现中，涉及到多个组件和模型的组合使用。首先是文本理解组件，它负责将文本信息转换成数字表示。此外，还包括提示词处理、去噪、VAE等模块的作用和参数设置，这些都对生成高质量的图像至关重要。文生图目前市面上文生图工具种类繁多，包括但不限于下面几种：Midjourney是一个强大的AI图像生成工具，通过Discord服务器运行，可以使用文本或图像提示、调整参数和选择模型来使用。Midjourney文生图这是由OpenAI开发的一系列文生图模型，DALL·E能够根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术。DALL·E文生图这是百度推出的一系列基于ERNIE的视觉语言模型，用于生成图像，具有强大的中文语义理解能力。ERNIE-ViLG系列文生视频文生视频技术的原理主要基于深度学习模型，通过训练大量的文本和视频数据，使模型能够学习到文本描述和视频内容之间的映射关系。在生成阶段，模型会根据输入的文本描述，自动选择合适的图像、音效和动画效果，从而生成符合描述的视频内容。OpenAISora是其中的一个例子，它是一个基于文本描述生成视频的AI模型，能够根据文字描述制作出最长60秒的视频。文生视频Sora的技术原理还包括扩散模型和视觉块嵌入代码，从一个类似于静态噪声的视频画面开始，逐步移除噪声，生成清晰的视频。此外，Sora使用Transformer架构，通过类似DALL-E的图像生成方式，从噪声开始生成高清视频剪辑。文生视频文生视频技术的核心在于其大模型，即包含大量参数和数据的神经网络模型，通过训练大量的数据，使其具备生