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一本书LAIGCQChatGPT、AIl画、智能文明与生力变?N?PDF 下蝲
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?sh)子版仅供预览，下蝲?4时内务必删除，支持正版Q喜Ƣ的误买正版书c：(x)
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相关截图Q?br />  资料介：(x) 本书以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基知识Qƈ辅以大量案例引领读者了解AIGC的应用实践，让读者可以更快速地利用AIGC改善工作和生zR?W?章从AI发展历史到资本市况阐qCAIGC产业的概况，W?章介l了AIGC相关技术，W?章介l了文本cAIGC技术的发展?qing)其在传媒、教肌Ӏ办公等场景中的应用Q第4章介l了声音cAIGC技术的发展?qing)其在音乐、仿真等领域中的应用Q第5章介l了囄cAIGC的发展及(qing)其在囄生成、图片处理、图片识别等领域中的应用Q第6章介l了视频cAIGC的发展及(qing)其在视频生成、数字h{领域中的应用，W?章介l了AIGC上下业链Q包括芯片、VR{相兌备、元宇宙建模Q的概况Q第8章提ZAIGC对hcL明发展生的影响QƈҎ(gu)通h如何应对AIGC带来?quot;生力爆?rdquo;提出Ҏ(gu)论?/span> 资料目录Q?br /> W?章 我们Z么要xAIGC 1.1 从h工智能到人工生成内容 1.2 巨头如是?/span> 1.2.1 国外“大厂”在AIGC领域的布局 1.2.2 国内“大厂”在AIGC领域的布局 1.3 资本狂潮 1.4 异军Hv的独角兽企业 1.4.1 OpenAI 1.4.2 Stability AI 1.4.3 Scale AI 1.5 行业“大牛”Q谁是下一?ldquo;乔布?rdquo; W?章 AIGC相关技术介l?/span> 2.1 规则pȝ 2.2 变分自编码器 2.3 生成Ҏ(gu)|络 2.3.1 GAN模型训练原理 2.3.2 CGAN模型 2.3.3 Z模型架构的衍?/span> 2.3.4 Z损失函数的衍?/span> 2.3.5 囑փ生成领域的衍?/span> 2.4 Transformer模型架构 2.5 ZTransformer模型架构的LLM 2.5.1 Z~码器的LLM 2.5.2 Z解码器的LLM 2.5.3 Z~码器和解码器的LLM 2.5.4 BERT模型与GPT模型Ҏ(gu) 2.6 扩散模型 2.6.1 扩散模型原理 2.6.2 DALL?E 2模型 2.6.3 Stable Diffusion模型 2.7 其他模型 2.8 LLM的前景光?/span> W?章 下笔如有：(x)文本cAIGC 3.1 何ؓ(f)“” 3.2 拆解文本生成技术原?/span> 3.2.1 1950—1970q_(d)NLP初露锋芒 3.2.2 1980—2010q_(d)NLP的寒冬与机遇q存 3.2.3 2010—2019q_(d)技术迸发与沉淀(wn) 3.2.4 2019q至今，AIGCq入d癑֧?/span> 3.3 文本cAIGC在传媒场景中的应?/span> 3.3.1 C交媒体文案QJasper 3.3.2 新闻写作QQuakebot、CNET 3.3.3 剧本撰写Qv马轻?/span> 3.4 文本cAIGC在教育场景中的应?/span> 3.4.1 文章撰写QEssayGenuis 3.4.2 出题和做题：(x)高校联合团队开发的AIE序 3.4.3 青少q教Ԍ(x)Cognii 3.5 文本cAIGC在办公场景中的应?/span> 3.5.1 搜烦引擎优化QKafkai 3.5.2 营销文案QCopysmith 3.5.3 ?sh)子邮gQCompose.ai 3.5.4 代码撰写QGitHub Copilot 3.6 文本cAIGC的其他热门场?/span> 3.6.1 AI聊天机器?/span> 3.6.2 AIGC搜烦引擎QPerplexity AI 3.7 万众瞩目的ChatGPT 3.7.1 ChatGPT是什?/span> 3.7.2 ChatGPT的v量应用场?/span> 3.7.3 GPT-4模型Q截?023q?月强的AI模型 3.7.4 ChatGPTҎ(gu)通h意味着什?/span> 3.8 文本cAIGC的未?/span> W?章 “C(f)其境”Q声音类AIGC 4.1 从让机器开口说话开?/span> 4.1.1 18?9世纪的尝?/span> 4.1.2 20世纪30q代Q语韛_成技术的萌芽 4.1.3 20世纪50q代Q计机语音合成pȝ的v?/span> 4.1.4 20世纪末，传统的语韛_成方?/span> 4.1.5 2016q_(d)AIGC打破语音合成技术的发展瓉 4.1.6 2017q_(d)语音合成技术迎来研I热 4.2 音乐cAIGC 4.2.1 从留声机C机制作的电(sh)子音?/span> 4.2.2 早期的音乐类AIGC 4.2.3 端到端模型大展n?/span> 4.2.4 歌声合成 4.2.5 音频延箋 4.3 人声cAIGC 4.3.1 变声?/span> 4.3.2 语音助手 4.3.3 有声内容创作 4.3.4 ?sh)话机器?/span> 4.3.5 教育 4.3.6 无障沟?/span> 4.4 声音cAIGC的未?/span> 4.4.1 业内观点 4.4.2 声音cAIGC的局限性和未来展望 W?章 如你所见：(x)囄cAIGC 5.1 从计机艺术到算法模型艺?/span> 5.1.1 20世纪70q代Q艺术家的午夜花?/span> 5.1.2 2012q_(d)一ơ有H破意义的尝试：(x)猫脸的识别与生成 5.1.3 2014q_(d)GAN模型问世 5.1.4 2017q_(d)梦始于Transformer模型 5.1.5 2021q_(d)文本与图片进行匹配：(x)CLIP模型和文字提C 5.1.6 2020—2022q_(d)囄生成技术开启AIl画元年Q扩散模?/span> 5.2 AIl画 5.2.1 L的AIl画工具介绍 5.2.2 生成囄cAIGC的方?/span> 5.2.3 Prompt词组 5.3 囄处理 5.3.1 AI修图 5.3.2 囄增强 5.3.3 分割抠图 5.4 囄cAIGC的衍生应用：(x)AI识图和AI鉴图 5.4.1 和h体识?/span> 5.4.2 通用囄识别 5.4.3 是否由AIl画工具创作 5.5 实用、有的囄世界 5.5.1 头像生成 5.5.2 模拟场景 5.5.3 PPT生成 5.5.4 设计 5.5.5 Eg配图 5.5.6 更多场景 5.6 囄cAIGC的未?/span> 5.6.1 局限性和发展预测 5.6.2 怎么看AI艺术 5.6.3 W者的一些浅?/span> W?章 众所周知Q视频是不能PS的：(x)视频cAIGC 6.1 视频生成技术的发展历程 6.1.1 早期探烦 6.1.2 2014—2016q_(d)视频生成hQ无条g视频生成 6.1.3 2017q_(d)潘多拉的盒Qh像视频生?/span> 6.1.4 2018—2019q_(d)视频生成视频技术的H破 6.1.5 2021q_(d)文本生成视频技术的发展 6.1.6 2022q_(d)扩散模型q军视频生成领域 6.2 视频生成工具 6.2.1 数字频生成工?/span> 6.2.2 视频~辑工具 6.2.3 文本生成视频工具 6.3 视频生成应用 6.3.1 高清内容生成 6.3.2 快速拆条和视频摘要生成 6.3.3 场景植入 6.3.4 视频卡通化 6.3.5 文本生成视频 6.3.6 数字频生?/span> 6.3.7 视频生成 6.4 数字人：(x)仿生Z?sh)子?/span> 6.5 视频cAIGC的未?/span> 6.5.1 局限?/span> 6.5.2 未来预测 W?章 AIGC的相关业和生态发?/span> 7.1 芯片Q算力决定智?/span> 7.1.1 在AIGC领域中，现在用什么芯?/span> 7.1.2 随着AIGC的发展，对芯片会(x)有什么新的需?/span> 7.2 AIGC展示端口QAR/VR/MR/XR讑֤ 7.2.1 AR讑֤ 7.2.2 VR讑֤ 7.3 模型cAIGC应用在元宇宙里自动化建模 7.3.1 拍视频就可以得到模型Q基于视频自动化生成模型 7.3.2 元宇宙版的神W马良，Z文本自动化生成三l模?/span> 7.3.3 I越I间Q虚拟直播空间徏?/span> 7.3.4 元宇宙的化n——数字人生成技?/span> 7.3.5 把实物带到元宇宙中，Z三维Ȁ光扫描设备的文物逆向建模 7.4 AIGC应用的未?/span> W?章 AI文明的降临已开启倒计?/span> 8.1 何谓内容 8.2 AIGC的版权争?/span> 8.3 普通h的AIGC时代生存 8.3.1 生力工P(x)“人工” “”=?ldquo;打工?rdquo; 8.3.2 做AIGC应用的老师Qؓ(f)人类?ldquo;体智慧”做A(ch)?/span> 8.3.3 向AIGC应用学习(fn)逻辑Q同时关注创?/span> 后记 |
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苏公|安?32061202001004?/p>
