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| 編輯推薦： |
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一本书了解ChatGPT、AIGC、大模型，周鸿祎、江南春联袂作序推荐。免费加入数字人、无人直播间行业交流群。
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| 內容簡介： |
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本书是2023年不可错过的AIGC入门读物，是介绍大语言模型时代ChatGPT的重要资料，由人工智能独角兽企业硅基智能核心团队编纂而成，结合生动的比喻和有趣的案例，从大模型的一个典型场景切入，详细解读了AIGC的由来及发展历程，探讨大模型在图像视频生成，短视频、数字人制作，语音合成、克隆与变换等方面的应用。书中还涉及了一些经典商业案例的解读，不是单纯的纸上谈兵。这样一本理论与实践相结合的书，读起来饶有趣味。
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| 關於作者： |
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司马华鹏，80后连续创业者，毕业于南京航空航天大学，复旦青腾未来文创学堂在读，民革党员。任南京硅基智能科技有限公司创始人、董事长、CEO，中国青年企业家协会会员、南京市雨花台区政协常委、南京市工商联执委、南京市青年商会常务副会长、雨花台区青年商会会长、南京文化协会副理事长、南京市创新型企业家、南京市金梧桐年度贡献人物奖、南京市科技创新先锋人物、江苏省2020年度互联网十大新锐人物 。于2017年创立硅基智能，公司5年内成为国家级专精特新小巨人，获得腾讯投资、招银国际、国新央企、海松资本、红杉资本、奇虎中财等9轮融资，估值超过60亿，拥有授权发明专利80项，注册商标100多项。
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| 目錄：
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第1章 AIGC的由来及发展历程
1.1 人工智能发展的历程 003
1.2 什么是AIGC 009
1.3 AIGC的发展历程 011
1.4 AIGC涉及的技术 012
1.5 AIGC技术的优点 013
1.6 AIGC技术的应用 014
第2章 硅之手——图像视频生成
2.1 图像生成方向 020
2.1.1 发挥创造力 021
2.1.2 激发灵感 026
2.1.3 可控创作 032
2.1.4 编辑图像 040
2.1.5 微调模型 046
2.2 视频生成方向 049
2.2.1 AI换脸 049
2.2.2 构建数字人 052
2.2.3 用文本生成视频 053
2.2.4 可控编辑现有视频 054
2.2.5 视频超分 056
2.3 3D模型方向 058
2.3.1 文本生成人体模型 058
2.3.2 文本生成3D模型 060
2.3.3 图像生成3D模型 061
2.3.4 草图生成3D模型 062
2.3.5 文本生成人体动作 063
第3章 硅之身——短视频、数字人时代
3.1 揭示短视频走红的原因 068
3.2 探究短视频的商业价值 070
3.2.1 沉浸式的广告呈现 071
3.2.2 灵活隐式的内容植入 072
3.2.3 爆发增长的内容带货 072
3.2.4 异军突起的网红 073
3.2.5 繁荣发展的短视频生态 074
3.3 内容生产者的困境 075
3.3.1 需求与供给的矛盾 075
3.3.2 门槛阻碍了内容生产与创新 077
3.4 数字人产业 078
3.4.1 通过数字人实现AIGC 079
3.4.2 数字人助力AIGC，将开拓更大的商业空间 081
3.4.3 AI互动，数字人24小时直播 082
3.4.4 为创作者定制的基于数字人的AI短视频生成平台 082
第4章 硅之脑——大语言模型时代
4.1 自然语言处理技术的历史沿革 088
4.1.1 词袋模型 088
4.1.2 词嵌入 090
4.2 生成式预训练模型 095
4.2.1 什么是生成模型 095
4.2.2 什么是预训练模型 096
4.2.3 从ELMo模型到Transformer模型 098
4.2.4 后Transformer模型时代 105
4.2.5 基于 Transformer 的预训练语言模型 107
4.3 GPT系列比较 122
4.3.1 三代GPT对比 124
4.3.2 提示词学习 131
4.4 ChatGPT的由来 139
4.4.1 从GPT-3到ChatGPT的发展历程 139
4.4.2 思维链提示—引出复杂推理能力 141
4.4.3 InstructGPT—与人类对齐，引出ChatGPT 142
4.4.4 ChatGPT的出现 147
4.5 注释 147
第5章 硅之声——语音合成、克隆与变换
5.1 语音合成系统与模型 153
5.1.1 声学模型 155
5.1.2 声码器 158
5.2 语音合成相关技术 159
5.2.1 声音克隆 160
5.2.2 声音变换 166
5.3 注释 168
第6章 底层核心技术
6.1 扩散模型 173
6.1.1 去噪扩散概率模型 175
6.1.2 扩散模型改进 184
6.1.3 扩散模型应用 200
6.2 生成对抗网络 214
6.2.1 什么是GAN 215
6.2.2 GAN的发展及应用 217
6.2.3 GAN训练 226
6.3 注释 231
第7章 经典商业案例
7.1 AIGC+影视传媒：拓展空间，提升质量 237
7.1.1 新闻采集 238
7.1.2 新闻生成 238
7.1.3 视频编辑 238
7.1.4 剧本生成 239
7.1.5 扩展影视角色和场景的创作空间 240
7.1.6 赋能影视剪辑 241
7.2 AIGC+电商：智能化电商，改变购物模式 242
7.2.1 商品3D建模 243
7.2.2 天猫家装城3D版 244
7.2.3 鹿班 245
7.2.4 虚拟主播 245
7.3 AIGC+教育：赋能教育，引领教育变革 246
7.3.1 个性化学习 246
7.3.2 智能化评估 247
7.3.3 教学辅助工具 247
7.4 AIGC+医疗：智能医疗，诊疗新势 248
7.4.1 疾病诊断和治疗 249
7.4.2 药物研发 249
7.4.3 精准医疗 250
7.5 AIGC+金融：大数据与人工智能革新 251
7.5.1 风险评估 252
7.5.2 投资组合管理 253
7.5.3 反欺诈 253
7.5.4 市场预测 254
7.6 AIGC+农业：革新农业，未来可期 255
7.6.1 农作物种植和管理 255
7.6.2 农业物流和供应链管理 256
7.6.3 农业机器人和自动化 256
7.7 OpenAI 257
7.7.1 概述 257
7.7.2 技术与研究 258
7.7.3 商业应用 262
7.7.4 OpenAI的影响 263
7.8 注释 264
第8章 AIGC的风险与展望
8.1 AIGC的风险与不足 268
8.1.1 关键技术仍然不够成熟 268
8.1.2 监管难度加大 269
8.1.3 AIGC的其他负面影响 270
8.2 对AIGC的展望 271
8.2.1 AI技术的持续发展 271
8.2.2 AIGC产品的不断丰富 272
8.2.3 AIGC生态的逐步完善 273
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| 內容試閱：
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前言
我们站在一个美丽新世界的入口。这是一个令人兴奋的，同时充满了不确定性的世界，而你们是先行者。—霍金
每一次技术革新带来的冲击都是令人震撼的。还记得上一次人工智能让人们惊叹的时刻，是AlphaGo（谷歌的人工智能程序）出现的时候。之后，人们坚信人工智能一定会爆发。但究竟会在哪一天爆发，以怎样的形式爆发，人们无法预测。随着时间的流逝，人们对人工智能爆发的预期已经逐渐淡漠了。时光荏苒，转机出现在2022年。Stable Diffusion 模型与ChatGPT的横空出世，犹如惊雷炸响在人工智能领域。
2022年8月，英国开源人工智能公司（Stability AI）发布了 Stable Diffusion 模型。该模型可以根据用户输入的文字描述自动生成图像，生成的效果可达到专业画师水平。AI 绘画领域的“战争”一触即发。
2022年11月， 美国人工智能研究实验室（OpenAI）推出了其最新作品—ChatGPT。它是一款AI驱动的自然语言处理工具，能够通过学习和理解人类的语言与人进行对话，还能根据聊天的上下文与人进行互动，像人类一样聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、代码等任务。ChatGPT的出现为AIGC这股热潮又添了一把新柴。
AI绘画与自然语言处理都属于人工智能领域的AIGC范畴。AIGC是Artificial Intelligence Generated Content 的缩写，即人工智能生成内容。它包含了利用人工智能生成内容的所有技术。AIGC被认为是继PGC （Professionally Generated Content，专业生成内容）和UGC （User Generated Content，用户生成内容）之后的新型内容生产方式。AIGC在2022年取得了惊人的进步，其迭代速度大大加快。特别是由ChatGPT掀起的蝴蝶效应，正在AIGC领域引发颠覆性变革。我们认为这是以下多种因素综合导致的：
第一，互联网的不断发展使信息量呈现爆炸式增长，社交媒体的崛起剧烈地挑战着传统的内容创作方式。越来越多的内容创作者意识到，通过AIGC的方式来提高工作效率已经成为大势所趋。
第二，在短视频行业中，内容创作者因效率、成本等问题，无法一直满足用户娱乐及消费的需求。他们渴望生产出大量优质的视频，以便在碎片化时间中为用户带来更多的乐趣或者知识。
第三，在现代商业模式中，驱动力是产品本身及流量。以短视频为例，优秀的内容创作者可以吸引更多的流量，为用户提供更好的互动体验，从而实现盈利。
第四，AI技术一直致力于解放人的生产力，因此，人们呼吁将AI技术与内容创作相结合。尽管AI技术在生成内容上有所进步，但无法完全解决内容创作者创作效率低等问题。为了突破技术瓶颈，满足各行各业大量生成内容的需求，大量资本涌入内容生成行业。随着算力的提高和人力资源的增加，AI技术在生成内容方面取得了革命性的进步，为内容创作者提高效率和进行商业化落地提供了巨大机遇。
AIGC展现了两方面的优势：一方面，它可以快速生成大量高质量的内容，有效地解决内容创作的效率问题；另一方面，它可以生成富有创造性的内容，为艺术家们提供灵感。在这一背景下，众多从业者纷纷表示：AIGC将是AI的下一波浪潮。第一代AI更多应用在分析、识别领域，而AIGC实现了重大突破，它让AI有创造内容的能力，是对AI进行的一次全新的革命，将创造巨大的经济效益。通俗地说，AI开始具备联想及创作等能力，进一步拟人化。2023 年，AI从学术研究逐渐走向产业化，其与商业的融合形成互为支点的发展格局，进入产业规模商用期。AI技术将不断地对 AI 数字商业的各个领域进行渗透。量子位预测，AIGC将在 2~5 年内实现规模化应用，2030 年 AIGC 市场规模有望超过万亿元。 AIGC 将促进资产服务快速跟进，通过对生成内容合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等，构成 AIGC 完整生态链，并进行价值重塑，充分释放其商业潜力。根据《中国AI数字商业产业展望2021—2025》中的数据可知，到 2025 年，中国生成式 AI 商业应用规模可达2070 亿元。
在AI发展的历程中，让机器学会创作一直难以被攻克。“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，随着深度学习模型的不断完善、开源模式的广泛应用以及大模型商业化的可能性加大，AIGC会把人类的创造力赋予机器，从而将世界带入智能创作的新时代。
在这个时代高速发展的当口，及时准确地给科技工作者及社会大众介绍和普及AIGC技术，就显得非常重要。本书结合有趣的案例与深入浅出的技术讲解，向关注未来科技的从业者、创业者、投资人以及其他从事与AIGC相关的工作者介绍AIGC的底层技术、行业应用案例及商业落地场景，让大家都能够享受技术进步带来的红利，并在各自岗位上取得更多、更好的成绩。
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