AIGC란 무엇입니까? 하나의 기사로 AIGC 이해하기

AIGC란 무엇인가요?

AIGC는 영어 AI-generated content의 약어로, 인공지능 기반 콘텐츠를 뜻합니다.

간단히 말해서 몇 가지 프롬프트 단어를 사용하여 텍스트 콘텐츠, 사진, 비디오, 애니메이션, 심지어 코드까지 생성합니다.

AIGC의 원리

AIGC의 원리는 사실 매우 간단하다.지금까지 인공지능이 발전하면서 '창출' 능력이 나타났다. AIGC는 인공지능의 '창출' 능력을 활용해 인공지능이 상상하고 추론하고 분석할 수 있도록 해준다. 그리고 궁극적으로 콘텐츠가 '출현'됩니다.

AIGC의 의미

AIGC가 콘텐츠 산업 전체를 변화시키겠습니다.

AIGC는 텍스트 콘텐츠, 그림 콘텐츠, 동영상 콘텐츠, 애니메이션 콘텐츠의 생산성을 대폭 강화하고, 콘텐츠 제작 효율성을 높였습니다. 따라서 앞으로는 인공지능을 통해 양질의 콘텐츠가 대량으로 생산되거나 제작을 보조하게 될 것이다.

AIGC의 역사

AIGC는 2022년부터 시작됩니다.

2022년 말 GPT3와 ChatGPT의 출시는 콘텐츠 제작의 새로운 시대의 도래를 의미합니다. AIGC 개념은 2023년에도 대중화될 예정이다.

전 세계적으로 수많은 AIGC 기업가 팀과 개인이 새로운 기업 붐을 시작했습니다.

구글의 자료에 따르면 AIGC 관련 검색량이 급증했다.

AIGC의 기초 - LLM(대형 언어 모델)

대형 모델이라고도 불리는 LLM(Large Language Model)은 AIGC의 기반입니다. 인공지능의 창발적 능력은 대규모 언어 모델에서 비롯됩니다.

지금까지 대형 모델은 다양한 용도에 따라 텍스트, 사진, 비디오 등의 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 텍스트 수업

기본 대형 모델입니다. 주로 대화(챗봇), 텍스트 생성, 코드 생성 등을 구현하는 데 사용됩니다. 가장 유명한 것은 다음과 같습니다.

GPT

대화형 및 텍스트 콘텐츠 생성용.

OPenAI에서 만든 대형 모델은 현재 가장 일반적으로 사용되는 대형 모델입니다. ChatGPT는 GPT 대형 모델을 기반으로 합니다. 비공개 소스 대형 모델.

PLM

대화형 및 텍스트 콘텐츠 생성용.

Google이 만든 대형 모델은 현재 모든 측면에서 GPT에 비교적 가까운 대형 모델입니다. 앞으로 오픈소스가 될지는 불확실하다.

야마

대화형 및 텍스트 콘텐츠 생성용.

MATE가 만든 대형 모델. 오픈 소스 대형 모델.

대화 및 텍스트 콘텐츠 생성을 위한 최고의 오픈 소스 대규모 모델 중 하나여야 합니다.

온시디움

대화형 및 텍스트 콘텐츠 생성용.

Baidu가 만든 대형 모델. 현재 중국어를 지원하는 최고의 대형 모델입니다. 비공개 소스.

2. 사진 카테고리

대형 이미지 모델은 이미지를 생성하는 데 사용되는 대형 모델입니다. 텍스트를 이미지로(예: 텍스트를 이미지로) 생성하고 이미지를 이미지로(예: 이미지를 이미지로) 생성할 수 있습니다. 현재 가장 인기 있는 대형 사진 모델은 다음과 같습니다.

중간 여정

이미지 생성에 사용됩니다.

소규모 팀에 의해 만들어졌으며 현재 이미지 생성 분야에서 가장 인기 있는 대형 모델입니다. 비공개 소스.

안정적인 확산

이미지 생성에 사용됩니다.

소규모 팀에 의해 구축되었습니다. 미드저니에 가깝습니다. 오픈 소스.

DALL.3

이미지 생성에 사용됩니다.

OpenAI에 의해 구축되었습니다. 비공개 소스.

3. 영상 대형 모델

비디오 클래스 대형 모델은 비디오를 생성하는 데 사용되는 대형 모델입니다. 세 가지 주요 유형이 있습니다.

텍스트를 비디오로 생성: 텍스트를 비디오로, 프롬프트 단어(텍스트)를 통해 직접 비디오를 생성합니다.

이미지를 비디오로: 이미지를 비디오로, 사진 또는 사진 + 텍스트를 통해 비디오를 생성합니다.

비디오 대 비디오: 비디오 대 비디오, 비디오를 통해 비디오 생성 또는 비디오 + 텍스트.

현재 가장 인기 있는 대형 비디오 모델은 다음과 같습니다.

안정적인 영상확산

stable.ai가 제작한 가장 인기 있는 대규모 비디오 생성 모델이며 오픈소스입니다.

2세대

런웨이로 제작되었습니다. 현재 가장 성숙한 대규모 비디오 생성 모델입니다. 비공개 소스.

Gen-2의 주요 특징은 사실성을 강조한다는 것입니다. 따라서 Gen-2를 사용하여 생성된 비디오는 종종 매우 사실적입니다.

AIGC의 핵심 - 프롬프트, 컨텍스트 및 AI 에이전트

1. 프롬프트 단어 (프롬프트)

대형 모델과 상호 작용하는 방법은 프롬프트를 사용하는 것입니다.

채팅, 텍스트 생성, 이미지 생성, 비디오 생성. . . 이는 모두 프롬프트 단어와 대형 모델 간의 상호 작용을 통해 구현됩니다.

어떤 종류의 콘텐츠가 생성되나요? 콘텐츠의 품질은 어떻습니까? 대형 모델의 동일한 전제 하에서 다른 프롬프트 단어로 인해 최종 결과가 크게 달라집니다.

자연어를 활용한 소위 인공지능과의 상호작용은 프롬프트 단어를 말한다.

2. 맥락

대형 모델은 특정 길이의 문맥을 기반으로 프롬프트 단어를 이해할 수 있습니다. 대형 모델마다 문맥 길이에 대한 제한도 다르며 일반적으로 문맥 길이가 길수록 프롬프트 단어에 대한 이해가 프롬프트 단어를 제안한 사람의 아이디어에 더 가까워집니다.

AIGC 애플리케이션에는 다중 라운드 대화 모드와 단일 라운드 대화 모드가 있습니다.

다중 회전 대화 모드: 대규모 모델 컨텍스트를 사용합니다.

단일 회전 대화 모드: 대규모 모델 컨텍스트가 사용되지 않습니다.

실제로 많은 콘텐츠 생성 시나리오에서는 컨텍스트가 필요하지 않으며 단일 라운드 대화 모드만으로 충분합니다.

3. AI 에이전트

간단히 말해서 AI 에이전트는 대규모 모델에 대해 정의된 역할입니다. 먼저 대규모 모델에 대한 역할을 정의한 다음 이 역할이 지정한 작업을 완료하도록 합니다.

왜 이런 일을 하는지 궁금할 수도 있습니다.

사실 이해하기 쉽습니다. 예를 들어, GPT가 단편 소설을 쓰게 한다면, 동일한 주제, 동일한 제목으로 단편 소설을 쓴다면, 캐릭터를 정의하지 않고, GPT가 캐릭터를 각각 "톨스토이"와 "J.K. 롤링"으로 정의한다면, 3 이러한 상황의 결과를 비교해 보면 차이가 엄청납니다.

당신은 시도 할 수 있습니다.

AIGC 적용방향

1. 대화형 애플리케이션(챗봇)

질의응답, AI 여자친구, 롤플레잉 등이 현재 대화 애플리케이션의 주요 방향이다.

2. 텍스트 콘텐츠 생성(Text 생성)

소설 세대, 기사 세대, 종이 세대, 마케팅 카피 세대 등

텍스트 콘텐츠 생성은 현재 AIGC 방향에서 가장 인기 있는 애플리케이션입니다.

3. 이미지 콘텐츠 생성(AI Image)

4. 영상생성(AI 영상)

5. 애니메이션 생성(AI Anime)

6. 코드 생성(AI 코드)

AIGC 산업 패턴

1. 대형 모델 제조사

AIGC 시대의 핵심은 대형 모델이며, 대형 모델의 역량을 지속적으로 향상시키는 것이 대형 모델 제조사들이 계속해서 노력하는 방향이 될 것이다. 각각의 대형 모델은 애플리케이션 생태계를 형성합니다. 대형 모델 제조사의 수익은 사용자에게 직접 애플리케이션 수익을 제공하는 방식일 수도 있고, 자체 생태계 내 개발자에게 수수료를 부과하는 방식일 수도 있습니다.

2. AIGC 애플리케이션 제조사

한편으로는 사용자의 요구를 지향하고 다른 한편으로는 대형 모델의 기능을 지향합니다. 두 가지 측면에서 가장 적합한 적용점, 성장점, 이익점을 찾아보세요.

3. AIGC 애플리케이션 유통업체

AIGC 애플리케이션이 대거 등장함에 따라 AIGC 애플리케이션 배포에 대한 수요도 증가할 것입니다. 웹을 기반으로 하는 AIGC 애플리케이션이 많아지면서 웹의 개방성으로 인해 수많은 유통업체가 등장하게 되었습니다. 모바일 인터넷 시대의 상대적으로 폐쇄적인 애플리케이션 스토어라기보다는 PC 인터넷 시대의 내비게이션에 가깝다.

AIGC 사업을 시작하는 방법은 무엇입니까?

1. 생산성 향상을 위해 AIGC 애플리케이션을 사용하고 싶은 경우

자주 업데이트되는 AIGC 내비게이션 스테이션이 필요합니다. 아니면 자주 팔로우하세요제품 사냥꾼더 많은 관심을 끌기 위해 많은 AIGC 애플리케이션이 출시된 후 가능한 한 빨리 이 웹사이트에 게시될 것이기 때문에 웹사이트의 AIGC입니다.

2. AIGC 애플리케이션을 만들고 싶은 경우

우선, 각 대형 모델의 기능을 숙지해야 하며, GPT 및 기타 대형 모델을 더 많이 활용해야 합니다.

그러면 좋은 적용 시나리오와 적용 포인트를 찾아야 합니다.

이 두 가지를 잘 하여 AIGC 애플리케이션을 만들어보자면 아주 간단한 문제이다.