一文读懂火爆全网的AIGC和背后的数据标注技术！

“在过去的几个月中，AIGC发展速度惊人，DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等技术的快速发展，创作出了许多由AI生成的艺术品。本文中，我们将为您阐述AIGC技术和背后所涉及的数据标注技术。"

今年八月，美国的一位39岁游戏设计师用AI绘图工具Midjourney创作了名为《太空歌剧院》的画作，并获得了科罗拉多州博览会的艺术比赛第一名。大赛评委更是直言：即使它是由AI生成的作品，也依旧配得上这样的成绩。

人类需要花费数小时、数年，甚至数十年的努力才能完成的艺术创作，AI可能几秒就能完成。

什么是AIGC？

AIGC是继用户生产内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式，其特点是支持自动化生产且高效。随着自然语言生成技术NLG和AI模型的不断成熟，AIGC逐渐受到大家的关注，目前已经可以自动生成图片、文字、音频、视频，3D模型和代码等。

AIGC以人工智能为核心，其中包括多模态交互技术、3D数字人建模、机器翻译、语音识别、自然语言理解等。AIGC技术主要涉及自然语言处理和AIGC生成算法两方面。

自然语言处理是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段，就是让机器能够听懂人提出的需求，再根据需求生成相应的内容。

AIGC生成算法主流的包括生成对抗网络和扩散模型。扩散模型现已拥有了成为下一代图像生成模型的代表的潜力，它具有高精度、更具可扩展性和并行性等优势，质量还是效率均有所提升。

同时，在机器学习的过程中，需要通过大量的训练来实现更精准的结果。

数据标注的过程是通过人工贴标签的方式，为机器不断提供可用于学习的样本数据，最终使机器可以自主识别数据。AI数据是人工智能和机器学习的基础，人工智能相关企业想要自身的算法能做到处理更多、更复杂的场景，需要收集海量标注数据来对算法模型进行不断训练与调优，AIGC算法的本质是基于深度神经网络模型，其对数据量的要求较高。

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