
一句話總結(jié)
本綜述全面回顧了生成模型的歷史、基本模型組件、AIGC從單模態(tài)交互和多模態(tài)交互的最新進(jìn)展,以及模態(tài)之間的交叉應(yīng)用,最后討論了AIGC中存在的開放問題和未來挑戰(zhàn)。
摘要
最近,ChatGPT 與 DALL-E-2 和 Codex 一起受到了社會(huì)的廣泛關(guān)注。因此,許多人對(duì)相關(guān)資源產(chǎn)生了興趣,并試圖揭開其出色表現(xiàn)背后的背景和秘密。
實(shí)際上,ChatGPT 和其他生成式人工智能 (GAI) 技術(shù)屬于人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 的范疇,涉及通過人工智能模型創(chuàng)建數(shù)字內(nèi)容,例如圖像、音樂和自然語(yǔ)言。
AIGC 的目標(biāo)是使內(nèi)容創(chuàng)建過程更加高效和易于訪問,從而能夠以更快的速度制作高質(zhì)量的內(nèi)容。
AIGC是通過從人類提供的指令中提取和理解意圖信息,并根據(jù)其知識(shí)和意圖信息生成內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)的。
近年來,大型模型在 AIGC 中變得越來越重要,因?yàn)樗鼈兲峁┝烁玫囊鈭D提取,從而改進(jìn)了生成結(jié)果。
隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)和模型的規(guī)模,模型可以學(xué)習(xí)的分布變得更加全面和接近現(xiàn)實(shí),從而導(dǎo)致更真實(shí)和高質(zhì)量的內(nèi)容生成。
本調(diào)查全面回顧了生成模型的歷史、基本組件、AIGC 從單模態(tài)交互和多模態(tài)交互的最新進(jìn)展。我們從單峰性的角度介紹了文本和圖像的生成任務(wù)和相關(guān)模型。我們從多模態(tài)的角度來介紹上述模態(tài)之間的交叉應(yīng)用。最后,我們討論了 AIGC 中存在的開放性問題和未來的挑戰(zhàn)。
論文:A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT
鏈接:https://arxiv.org/pdf/2303.04226v1.pdf
單位:CMU & Lehigh University
貢獻(xiàn)
一共有三點(diǎn)貢獻(xiàn):
據(jù)我們所知,我們是第一個(gè)為 AIGC 和 AI 增強(qiáng)生成過程提供正式定義和全面調(diào)研的人。
我們回顧了AIGC 的歷史和基礎(chǔ)技術(shù),并從單模態(tài)生成和多模態(tài)生成的角度對(duì)GAI 任務(wù)和模型的最新進(jìn)展進(jìn)行了全面分析。
我們討論了AIGC 面臨的主要挑戰(zhàn)和AIGC 未來的研究趨勢(shì)。
總體看
圖像生成中的 AIGC 示例。向 OpenAI DALL-E-2 模型給出文本指令,它根據(jù)指令生成兩張圖像:
AIGC整體圖。一般來說,GAI模型可以分為兩類:?jiǎn)畏迥P秃投喾迥P?。單模態(tài)模型從與生成的內(nèi)容模態(tài)相同的模態(tài)接收指令,而多模態(tài)模型接受跨模態(tài)指令并產(chǎn)生不同模態(tài)的結(jié)果:

生成AI在CV、NLP和VL領(lǐng)域的歷史:
單模態(tài)
預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型的大體類型:

模型大小、訓(xùn)練速度在不同模型和計(jì)算設(shè)備的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):

InstructGPT的架構(gòu):

視覺分類的模型分類:

視覺生成模型的基本框架:

多模態(tài)
兩種視覺語(yǔ)言編碼類型:
兩種解碼類型:

DALL-E-2模型結(jié)構(gòu):

KG-文本的生成模型的一種方法DUALENC:

跨模態(tài)文本分子生成模型MoMu:

當(dāng)前研究領(lǐng)域、應(yīng)用與相關(guān)公司的關(guān)系圖,其中深藍(lán)色圓圈代表研究領(lǐng)域,淺藍(lán)色圓圈代表應(yīng)用,綠色圓圈代表公司:

應(yīng)用
生成AI模型應(yīng)用:

AIGC的效率
prompt learning的通常流程:文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-488421.html

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