1.4 AIGC的应用场景
AIGC按内容生成类别可划分为文本、代码、图像、音视频四类，其中文本生成可实现垂直领域文案的精确调整；代码生成可覆盖多语种多垂直领域；图像、音视频生成在近两年发展迅速，但需要用户付出大量精力来优化、调整生成结果。
1.4.1 文本生成
AIGC文本生成大多为结构化写作，以客服类的聊天问答、新闻撰写等为核心场景。最为典型的应用是基于结构化数据或规范格式，在特定情景类型下的文本生成，如体育新闻、金融新闻、公司财报等简讯写作。
目前，AIGC文本生成主要被应用于新闻的撰写、给定格式的短文撰写以及风格改写。例如，用户可以输入对目标文章的描述或要求，系统会自动抓取数据，根据用户输入的指令进行创作。
例如输入新闻标题“某地突发洪水”，AIGC生成的文本内容如下。
问：生成新闻，某地突发洪水
答：某地突发洪水：自然灾害的无情
近日，我们的注意力被一起突发事件吸引——某地突发洪水。这场突如其来的灾难，不仅给当地居民带来了巨大的生活困扰，也让我们再次看到了自然灾害的无情和人性的温暖。
据初步统计，此次洪水造成了大量的人员伤亡和财产损失。洪水淹没了大片的农田，导致农作物大量受损；许多房屋被洪水冲毁，无数家庭流离失所；还有一些人在洪水中不幸丧生。这些数字背后，是无数个破碎的家庭和心碎的故事。
此外，AIGC还可用于创作型文本的撰写，如剧情续写、营销文本撰写等，这种文本具有更高的开放度和自由度，需要一定的创意和个性化，对生成技术的能力要求更高。不过目前市面上的小说续写、文章生成等AIGC工具生成的长篇幅文字的内部逻辑仍然存在较明显的问题，且生成稳定性不足，尚不适合实际应用。此外，由于人类对文字内容的消费并不是单纯基于理性和事实的，创作型文本还需要特别关注情感和语言表达艺术。
例如输入故事开头“小兔子来到了森林里”，AIGC生成的文本内容如下。
问：生成故事，小兔子来到了森林里
答：从前，有一只小白兔住在森林的边缘。它总是跳来跳去，寻找美味的食物。一天，它遇到了大灰狼。大灰狼看起来很凶猛，但小白兔并没有害怕，它决定与大灰狼交朋友。
它们开始一起玩耍，分享食物和故事。小白兔教大灰狼如何跳舞，而大灰狼则教小白兔如何在森林中寻找美味的蘑菇。它们的友谊变得越来越深厚。
然而，有一天，大灰狼突然变得非常生气。它告诉小白兔，它需要吃一些东西。小白兔问它需要什么，但大灰狼只是沉默不语。最终，它离开了小白兔，去找其他的东西吃。
1.4.2 代码生成
在软件开发过程中，AIGC可协助开发人员创建和重构代码，以提高开发效率。
AIGC可以作为自动化代码生成和重构的工具，能够通过对现有代码库进行学习和分析，生成符合特定需求的代码，并对现有代码进行重构及优化。基于AIGC的自动化代码生成和重构工具，利用了深度学习、机器学习等AI技术，可以识别代码模式、结构和规范，并根据这些信息生成新的代码。此外，这些工具还能发现代码的质量问题，并提供相关建议和解决方案，帮助开发人员提高代码质量。
目前，一些集成开发环境（Integrated Development Environment，IDE）中已经集成了自动化代码生成与重构工具，如Visual Studio、Eclipse等，这使得开发人员使用这些工具编写代码更加便捷。
总的来说，基于AIGC的代码自动生成和重构工具的发展前景广阔，它有望彻底改变软件开发的方式，为开发人员带来更好的开发体验。
例如，Copilot是由OpenAI公司与微软的子公司Github共同开发的AI编程助手。它能够直接在编辑器中为用户提供编写代码片段或者整个函数的建议，以帮助用户更快地编写代码。这个工具可以被看作是一个自动编写代码的工具，它能理解自然语言，也能理解代码的上下文。Copilot的建议能够涵盖各种编程语言和框架，而且Copilot的性能会随着时间的推移和使用次数的增加而不断提高。此外，Copilot还推出了一种基于AI的网络安全助手Copilot for Security，该助手可以利用AIGC将复杂的安全警报缩短为简洁的摘要，并分析评估安全事件的潜在影响，提供专业的安全防护建议。
问：用Python生成代码，实现一个求两数和的函数
答：
def add(a,b):
if not isinstance(a,(int,float)) or not isinstance(b,(int,float)):
raise TypeError('Inputs must be numbers')
return a+b
1.4.3 图像生成
图像生成是指运用AI技术，根据给定的数据进行单模态或跨模态图像生成。近年来图像生成技术飞速发展。随着AI技术的进步，图像生成不再局限于简单的复制和拼接，而是向着更高层次个性化发展。根据任务目标和输入模态的不同，图像生成主要包括图像合成（Image Composition），根据现有的图片生成新图像（Image-to-Image），以及根据文本描述生成符合语义的图像（Text-to-Image）等方向。
AIGC在图像生成领域有广泛的应用。AIGC通过计算机算法和模型生成新的图像，这些图像可能是完全虚构的，或者是在现有图像上进行修改得来的。
AIGC的图像生成功能是基于深度学习和生成对抗网络实现的。AIGC通过大规模训练数据集学习图像和文字之间的联系，然后在生成过程中根据输入的文字描述生成对应的图像。当用户输入文字描述时，它便会利用训练好的模型对输入进行分析和理解，并识别文字中的关键元素、场景或物体，最终根据这些信息生成一幅图像。这个过程是高度自动化的，用户无须具备绘画技能即可创造出令人惊叹的艺术作品。
目前，图像生成技术的前沿探索主要聚焦在如何加深对图像实体关系的理解，提升多模态间转换生成效果，提高采样速度和样本质量等方面，从而提升模型在复杂和抽象任务中的图像生成效果，以及增强跨模态能力和实用性。
AI降低了艺术绘画创作的门槛，用户只需要输入文字描述，计算机就会自动生成一幅作品。其原理是计算机通过NLP识别语义并将其翻译成计算机语言，结合后台的数据集（这些数据集主要通过自有素材或机器人爬取公开版权的内容获得），创作出一幅全新的作品。这样产生的作品原则上属于AI创作，因此，在网络平台上被广泛使用。这不仅减少了成本，同时避免了潜在的版权纠纷。除此之外，在抖音、微信等社交平台上，已经有一些AI爱好者通过AIGC创造素材。
问：生成图像，一群小鸭子在河里游泳
答：
问：依据下文生成图像
On the lush green grassland by the small lake,a child is playing the flute with a cow. The sunset shone on the calm lake surface
答：
1.4.4 音视频生成
利用AIGC技术可以自动生成音视频。
1.音频生成
音频生成是指根据输入的数据合成对应的声音波形，主要包括根据文本合成语音（Text-to-Speech），进行不同语言之间的语音转换，根据视觉内容（图像或视频）做出语音描述，以及生成旋律、音乐等。
传统的语音合成框架由于语言学知识的复杂性、数据规模小和模型性能差等问题，往往难以取得令人满意的听觉效果，其实用性有限。近年来随着深度神经网络技术的发展，在传统的参数合成法结构的基础上，端到端合成的方法采用编码器-注意力机制-解码器（Encoder-Attention-Decoder）的声学模型，能够直接将字符或音素序列作为输入，并生成相应的梅尔频谱以及波形。这种方法通过机器学习来简化特征抽取的过程，降低了模型对不同语言学知识的学习难度，使合成的声音更加自然，趋近真人发声效果。
与音频生成相关的典型应用场景有语音识别、语音合成、语音交互、语音转换、语音增强、语音修复、音乐生成等。音频生成技术能够广泛应用于生产生活当中，提升信息传输的效率、人机交互的便捷性，在公共服务、娱乐、教育、交通等领域具有巨大的商业化价值。
2.视频生成
视频生成是指通过对AI的训练，使其能够根据给定的文本、图像、视频等单模态或多模态数据，自动生成符合描述的、高保真的视频内容。
根据其应用领域可以对视频生成的方式做进一步划分，如剪辑生成、特效生成和内容生成。视频生成可以大量应用在电影电视、游戏、短视频、广告等视觉制作领域，还可应用于工业设计、建筑设计、教育培训等行业。
视频生成技术的发展可以大致分为图像拼接生成、GAN/VAE/基于流（Flow-based）生成、自回归和扩散模型生成这3个关键阶段。随着深度学习的发展，视频生成在画质、长度、连贯性等方面都有了很大提升。但由于视频数据的复杂性，相较于语言生成和图像生成，视频生成技术当前仍处于探索期，各类算法和模型都存在一定的局限性。