作者：胡璇 腾讯研究院高级研究员；胡晓萌 腾讯研究院研究员、博士后
内容生产，稀奇是创意事情，一直被以为是人类的专属和智能的体现。牛津大学盘算机学院院长迈克尔·伍尔德里奇2019年写作的《人工智能全传》一书中，“撰写有趣的故事”被列为人工智能“远未实现”的义务之一。
现在，AI正大步迈入数字内容生产领域。AIGC（AI Generated Content）不仅在写作、绘画、作曲多项领域到达“类人”显示，更展示出在大数据学习基础上的特殊创意潜能。2023年3月15日，多模态信息处置标杆GPT-4模子正式宣布，使天生内容的准确度及合规性进一步提升。数字内容生产的人机协作新范式正在形成，创作者和更多通俗人得以跨越“技法”和“效能”限制，恣意挥洒内容创意。
也有人担忧，AI是否会让创作者们整体“失业”，甚至让“创作”自己走向衰颓，就像机械复制时代的艺术品可能失去“灵韵”那样。换言之，AIGC的盛行给了我们一个重新审阅“创作”是什么、是否为人所独占这些问题的时机。
本文将剖析AIGC改变数字内容创作的现状、要害突破和挑战，并实验探讨以上问题。
AIGC正在成为互联网内容生产基础设施
数字内容正迈入强需求、视频化、拼创意的升级周期，AIGC恰逢其会。线上生涯成为常态，一方面，用户创作内容大幅解放生产力，例如短视频就是将原本需要长制作周期、高注重投入的视频，酿成了可以源源不停产出的“工业品”和“快消品”；另一方面，作为焦点的创意依旧稀缺，需要新的模式辅助创作者连续发生、迭代和验证创意。种种因素，都需要加倍低成本、高效能的新工具与方式。
AIGC正在越来越多地介入数字内容的创意性天生事情，以人机协同的方式释放价值，成为未来互联网的内容生产基础设施。
从局限上看，AIGC逐步深度融入到文字、代码、音乐、图片、视频、3D多种前言形态的生产中，可以担任新闻、论文、小说写手，音乐作曲和编曲者，多样化气概的画手，是非视频的剪辑者和后期处置工程师，3D建模师等多样化的助手角色，在人类的指导下完成指定主题内容的创作、编辑和气概迁徙事情。
从效果上看，AIGC在基于自然语言的文本、语音和图片天生领域开端令人知足，稀奇是知识类中随笔，插画等高度气概化的图片创作，创作效果可以与有中级履历的创作者相匹敌；在视频和3D等前言庞大度高的领域处于探索阶段。只管AIGC对极端案例的处置、细节把控、制品准确率等方面仍有许多提高空间，但蕴含的潜力令人期待。
从方式上看，AIGC的跨文字、图像、视频和3D的多模态加工是热门。吴恩达（Andrew Ng）以为多模态是2021年AI的最主要趋势，AI 模子在发现文本与图像间关系中取得了显著提高，如OPEN AI的CLIP能匹配图像和文本，Dall·E天生与输入文本对应的图像；DeepMind的Perceiver IO可以对文本、图像、视频和点云举行分类。典型应用包罗如文本转换语音TTS（Text To Speech）、文本天生图片（Text-to-Image），广义来看AI翻译、图片气概化也可以看作是两个差异“模态“间的映射。
上图：原图，AIGC的典型场景及生长趋势，来自红杉资源
下图：使用有道智云AI翻译后的效果
要害突破：自然语言手艺解放创作力
AIGC对创作者的解放体现在：“只要会语言，你就能创作”，无需明白原理，不用学习代码，或者Photoshop等专业工具。创作者以自然语言向AI形貌脑海中的要素甚至想法（术语是给出“prompt”）后，AI就能天生对应的效果。这也是人机互动从打孔纸带，到编程语言，图形界面后的又一次飞跃。
自然语言是差异数字内容类型间转化的根信息和纽带，好比“猫”这个词语就是加菲猫的图片，音乐剧《猫》和无数内容的索引，这些差其余内容类型可以称为“多模态”。
AIGC此轮浪潮，最大底层进化就在AI对自然语言“明白”和“运用”能力的飞跃，这离不开2017年Google宣布的Transformer，它开启了大型语言模子（Large Language Model，简称LLM）时代。有了这一壮大的特征提取器，后续的GPT、BERT等语言模子突飞猛进，不仅质量高、效率高，还能以大数据预训练+小数据微调的方式，脱节了对大量人工调参的依赖，在手写、语音和图像识别、语言明白方面的显示大幅突破，所天生的内容也越来越准确和自然。
但大模子意味着极高的研究和使用门槛，例如GPT-3有1750 亿参数目，既需要大算力集群也不向一样平常用户开放。2022年，部署在Discord论坛上、以谈天机械人形式提供的midjourney成为了第一个用户友好型AIGC应用，带来AI绘画热潮，一位设计师用其天生的图片甚至在线下竞赛中获奖。
使用简朴文字即可交流的低门槛，类似搜索引擎的使用方式，一下子点燃了通俗用户对AI使用的热情。紧接着，基于扩散模子（Diffusion Models）的一系列文本天生图片（Text-to-Image）产物，如Stable Diffusion等，把AI绘画从设计圈带向民众。开源的Stable Diffusion仅需一台电脑就能运行，住手2022年10月已有跨越20万开发者下载，累计日活用户跨越1000万；而面向消费者的DreamStudio则已获得了跨越150万用户，天生跨越1.7亿图片。其惊艳的艺术气概、以及图像涉及的版权、执法等问题也引发了诸多争议。
Diffusion的震撼感还没消逝，ChatGPT横空出世，真正做到和人类“对答如流”，能明白林林总总的需求，写出回覆、随笔和诗歌创作、代码写作、数学和逻辑盘算等。不仅云云，人类反馈强化学习(RLHF)手艺让ChatGPT能连续学习人类对回覆的建媾和评价，朝加倍准确的偏向前进，因此以不到GPT3的1%的参数实现了极佳的效果。只管ChatGPT仍存在一些缺陷，例如引用不存在的论文和书籍、对缺乏数据的问题回覆质量不佳等，但它仍然是人工智能史上的里程碑，并上线两个月后用户数突破1亿，成为史上用户数增进最快的消费者应用。
下一挑战：向“在场”的3D互联网进发
在文、图、视频后，数字手艺演进的主要偏向是从“在线”走向“在场”，AIGC将成为打造3D互联网的基石。人们将在在虚拟空间构建仿真天下，在现实天下“叠加“虚拟增强，实现真正的临场感。随着XR、游戏引擎、云游戏等等种种交互、仿真、传输手艺的突破，信息传输越来越靠近无损，数字仿真能力真假难辨，人类的交互和体验将到达新阶段。
现在AIGC在3D模子领域还处于探索阶段，一条路径是以扩散模子为基础分两步走：先由文字天生图片，再天生包罗深度的三维数据。谷歌和英伟达在这一领域较为领先，先后宣布了自己的文字天生3D的AI模子。但从天生效果看，距离现在人工制作的3D内容的平均质量另有距离；天生速率也未能尽如人意。
2022年10月，谷歌率先宣布了DreamFusion，但其瑕玷也很显著，首先扩散模子仅对64x64的图像生效，导致天生3D的质量不高；其次场景渲染模子不仅需要海量样本，也在盘算上费时艰辛，导致天生速率较慢。随后，英伟达宣布了Magic3D，面临提醒语“一只坐在睡莲上的蓝色毒镖蛙”，用约莫40分钟天生了一个带有纹理的3D模子。相比谷歌，Magic3D天生速率更快、效果更好，还能在延续天生历程中保留相同的主题，或者将气概迁徙到3D模子中。
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Magic3D（第1、3列）与DreamFusion（第2、4列）对比
第二条路径是借助AI来“合成”差异视角下统一物品的照片，从而直接天生3D。英伟达在2022年12月的NeurIPS 上展示了 天生式 AI 模子——GET3D（Generate Explicit Textured 3D 的缩写），可凭证其所训练的修建物、汽车、动物等 2D 图像种别，即时合成 3D 模子。和上文中的输出物相比，模子和纹理更细腻，更接纳了一样平常3D工具的通用花样，能直接用到构建游戏、机械人、修建、社交媒体等行业设计的数字空间，好比修建物、户外空间或整座都会的 3D 表达。GET3D在 英伟达A100 GPU 上训练而成，使用了差异角度拍摄的约 100 万张照片，每秒可天生约 20 个物体。连系团队的另一项手艺，AI天生的模子能够区分出物体的几何形状、光照信息和材质信息，使可编辑性大幅增强。
NVIDIA GET3D基于AI天生的模子示例
可行路径：与游戏中的程序化天生手艺相连系
只管云云，AIGC在3D侧的能力，距离打造3D互联网仍有不小的距离。而游戏中较为成熟的程序化内容天生（PCG，Procedural Content Generation）手艺，可能是AIGC迈过深水区的一大助力。
从手艺路径上，AI天生3D难以沿用“鼎力出事业”的老设施，即单靠喂给AI海量的输入来提升效果。首先，信息量差异，一张图片和一个3D模子相比相差一个维度，体现在存储上就是数据量级差异；其次，图片和3D的存储及显示原理差异，若是说2D是像素点阵在显示器的客观陈列，3D则是实时、快速、海量的矩阵运算，就像对着模子在1秒内举行几十次“摄影”。为了准确盘算获得每个像素点，“渲染”在显示器上，需要思量的因素至少有（1）模子几何特征，通常用几千上万个三角面来示意（2）材质特征，模子自己的颜色，是强反射的金属，照样漫反射的布料（3）光线，光源是点状的吗，颜色和强度若何。最后，原生3D模子的数据相对较少，仅游戏、影视、数字孪生等领域有少量积累，远不如已存在了数千年、可以以非数字化形态存在的图像那么多，例如ImageNet中就包罗了跨越1400万张图片。
用盘算机辅助创作者这件事，游戏界已经探索了四十多年。用算法天生的游戏内容首次泛起在1981年的游戏Rogue（Toy and Wichman）中，舆图随机，每局差异。3D时代，程序化天生手艺大量应用于美术制作，由于其需要巨额时间和人力成本，以2018年发售的游戏《荒原大镖客2》为例，先后有六百余名美术介入，历经8年才完成约60平方公里的虚拟场景。
程序化天生在效能和可控度上介于纯手工和AIGC之间。例如2016年宣布、主打宇宙探险的自力游戏《无人深空》（No Man's Sky），用PCG组织了一系列生陋习则和参数，声称能缔造出1840亿亿颗差其余星球，每个星球都有形态各异的环境和生物。
游戏《无人深空》中使用程序化天生的海洋生物示例
2022年的Epic打造的交互内容《黑客帝国：醒悟》在最新虚幻引擎和程序化天生加持下，打造出栩栩如生、高度庞大的未来都会，共包罗700万个美术资产，包罗7000栋修建、38000辆可驾驶的车和跨越260公里的蹊径，其中每个资产由数百万个多边形组成。
Epic使用虚幻5引擎和程序化天生手艺高效制作《黑客帝国：醒悟》中的重大都会
程序化天生和AI的连系更成为热门学术领域，每年人工智能与游戏的顶级学会——IEEE Transactions on Games都市为程序化天生开拓专门的讨论板块。剧情、关卡、场景、角色，每个板块都有大量的研究和实践功效在推进。
创作到底是什么？
关于创作，有一句经典论断——天才是99%的汗水，加上1%的灵感。爱迪生以为那1%的灵感最主要。AIGC则向我们证实，99%的汗水能发生质变。善用AI的创作者，或许才是“完全体”。
首先，AI和自然人的创作历程，没有那么大的差异：一部作品的降生，一个作者的发展，都确立在大量对经典的考察、参照、模拟、提炼基础上，并非一蹴而就。而创新往往也有迹可循，或者是对主流的扬弃甚至叛逆，或者是对多种元素的加成和融合。因此，如知识产权制度，也是在激励创作的基础上，给予孝顺者以对等的奖励，而非一刀切地拒绝模拟。
其次，人作为创作焦点这一点没有转变：AI面向义务，人类面向缔造。一方面，人类信息系统纷繁庞大，远非几个“prompt”输入就能归纳综合。正如一位网友说，AI取代不了我，由于它明白不了老板的需求。没有五年履历的乙方，也解读不来甲方口中的“要大气”。另一方面，AI发展的养料仍然由人提供，AI更可靠可信也依赖着人的使用与反馈。“断奶”于2021年的ChatGPT可不知道2022年天下杯的战果。
从适用的视角，AIGC将赋予通俗用户更多的创作权力和自由。从PGC、UGC到AIGC的生长路径可见，通俗人越来越多的介入到创作之中，数字内容不仅出现数目上的指数级增进，类型和气概也走向了加倍包容和多元的生态。未来，用户可以使用手机拍摄的一系列照片，通过AIGC工具天生一个可以使用的3D渲染图。接纳这种缔造内容的方式，我们可以想象未来的数字空间将不再完全由开发职员构建，而是行使AIGC响应用户的输入按需天生。
AIGC工具对专业人士的杠杆效应更显著：若是对通俗人的增益是从0到1，对专业人士则可能是从1到10，使他们能集中精神处置更顶层、更有价值的事情：好比立意，气概，构图，元素组合和后处置，或者怎样在前期制作尽可能多样的demo来找寻更好的方案。运用AI也正成为新的职业能力，善于“施咒”的大触们前仆后继地开发着AI近乎无限的潜能，并社交平台上留下让人望洋兴叹的作品。
更耐久看，创作和艺术的历史是螺旋上升的历史，是某一种气概数目极大厚实、质量巅峰造极之后的突破、突变与跨界，也是一个时代精神情绪的凝聚。我们有理由信托，AIGC变化下创新依旧存在，甚至会加速生长。
参考资料泉源:
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/ZYSEou1ki0a4JVY2Nv8_SA.
[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/388666777.
[3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/82758631.
[4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/493739360.
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