🚀AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革，你了解多少？🚀
📖在这个高速发展的数字时代，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶，从虚拟助手到AI绘画，人工智能技术正在以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而在这个领域，AIGC（人工智能生成内容）无疑是引领潮流的重要力量。《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》这本书，将带领我们深入了解AIGC的奥秘和未来影响。
👇那么，这本书会带给我们哪些启示呢？让我们一起来看看吧！
🌸一、深度解读AIGC
作为一本全面介绍AIGC的书籍，《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》涵盖了多个领域，包括自然语言处理、图像生成、智能文明等。书中详细介绍了ChatGPT、AI绘画等热门技术的原理和应用，同时探讨了智能文明对人类社会的影响和挑战。通过这本书，我们可以对AIGC有一个全面、深入的了解。
💡二、ChatGPT：智能对话引领未来
ChatGPT是由OpenAI开发的大型语言模型，它能够清晰地理解用户的问题，并流畅地回答用户的问题。书中详细介绍了ChatGPT的工作原理和实际应用案例，让我们感受到了人工智能在对话交互领域的强大潜力。同时，书中还探讨了ChatGPT在教育、客服、娱乐等领域的应用前景。
👌三、AI绘画：颠覆传统艺术创作
AI绘画是近年来发展迅速的一个领域，它借助深度学习和计算机视觉技术，能够自动生成精美的艺术作品。书中对AI绘画的技术原理和实际应用进行了详细介绍，同时探讨了AI绘画对传统艺术创作的影响以及未来的发展趋势。此外，书中还展示了大量AI绘画的优秀作品，让我们感受到了人工智能在艺术创作领域的无限可能。
💪四、智能文明与生产力变革
书中还探讨了AIGC对人类文明和生产力的影响。随着人工智能技术的不断发展，我们有望看到更加智能化的生产方式和生活方式。例如，通过AI技术实现自动化和智能化生产，提高生产效率；通过智能交互技术改善人们的生活体验等。书中深入剖析了这些可能的变化，让我们对未来充满了期待。
🎁五、总结：AIGC引领未来，我们准备好了吗？
这本书为我们揭示了AIGC的巨大潜力和广泛应用。ChatGPT和AI绘画只是其中的一部分，未来还有更多的可能性等待我们去探索。面对人工智能技术的快速发展，我们需要做好准备，了解其原理和应用场景，以便更好地利用这一技术为我们的生活和工作带来更多便利和价值。
💕这是一本全面介绍AIGC的优秀读物，它带我们深入了解了ChatGPT、AI绘画等热门技术的原理和应用。同时，书中还探讨了人工智能对人类文明和生产力的影响。让我们一起期待AIGC为我们的未来带来更多的惊喜和变革！
书籍信息
书名：一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革
作者：a15a 贾雪丽 0xAres 张炯
评分：6.1
出版日期：2023-04-01
出版社：电子工业出版社
ISBN：9787121353932
页数：252
定价：79
内容简介
《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基础知识，并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改善工作和生活。
第1章从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，第2章介绍了AIGC相关技术，第3章介绍了文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用，第4章介绍了声音类AIGC技术的发展及其在音乐、仿真等领域中的应用，第5章介绍了图片类AIGC技术的发展及其在图片生成、图片处理、图片识别等领域中的应用，第6章介绍了视频类AIGC技术的发展及其在视频生成、数字人等领域中的应用，第7章介绍了AIGC上下游产业链（包括芯片、VR等相关设备、元宇宙建模）的概况，第8章提出了AIGC对人类文明发展产生的影响，并对普通人如何应对AIGC带来的“生产力爆炸”提出方法论。
AIGC带来的生产力变革与每个人都息息相关，本书适合所有人阅读，特别是文本、图片、音视频等各类内容创作者，以及科技行业、金融行业的从业者和对AI领域感兴趣的读者。
书籍目录
第1章 我们为什么要关注AIGC
1.1 从人工智能到人工智能生成内容
1.2 巨头如是说
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 异军突起的独角兽企业
1.4.1 OpenAI
1.4.2 Stability AI
1.4.3 Scale AI
1.5 行业“大牛”：谁是下一个“乔布斯”
第2章 AIGC相关技术介绍
2.1 规则系统
2.2 变分自编码器
2.3 生成对抗网络
2.3.1 GAN模型训练原理
2.3.2 CGAN模型
2.3.3 基于模型架构的衍生
2.3.4 基于损失函数的衍生
2.3.5 图像生成领域的衍生
2.4 Transformer模型架构
2.5 基于Transformer模型架构的LLM
2.5.1 基于编码器的LLM
2.5.2 基于解码器的LLM
2.5.3 基于编码器和解码器的LLM
2.5.4 BERT模型与GPT模型对比
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的前景光明
第3章 下笔如有神：文本类AIGC
3.1 何为“智能”
3.2 拆解文本生成技术原理
3.2.1 1950—1970年，NLP初露锋芒
3.2.2 1980—2010年，NLP的寒冬与机遇并存
3.2.3 2010—2019年，技术迸发与沉淀
3.2.4 2019年至今，AIGC进入寻常百姓家
3.3 文本类AIGC在传媒场景中的应用
3.3.1 社交媒体文案：Jasper
3.3.2 新闻写作：Quakebot、CNET
3.3.3 剧本撰写：海马轻帆
3.4 文本类AIGC在教育场景中的应用
3.4.1 文章撰写：EssayGenuis
3.4.2 出题和做题：高校联合团队开发的AI程序
3.4.3 青少年教育：Cognii
3.5 文本类AIGC在办公场景中的应用
3.5.1 搜索引擎优化：Kafkai
3.5.2 营销文案：Copysmith
3.5.3 电子邮件：Compose.ai
3.5.4 代码撰写：GitHub Copilot
3.6 文本类AIGC的其他热门场景
3.6.1 AI聊天机器人
3.6.2 AIGC搜索引擎：Perplexity AI
3.7 万众瞩目的ChatGPT
3.7.1 ChatGPT是什么
3.7.2 ChatGPT的海量应用场景
3.7.3 GPT-4模型：截至2023年3月最强的AI模型
3.7.4 ChatGPT对普通人意味着什么
3.8 文本类AIGC的未来
第4章 “声临其境”：声音类AIGC
4.1 从让机器开口说话开始
4.1.1 18至19世纪的尝试
4.1.2 20世纪30年代，语音合成技术的萌芽
4.1.3 20世纪50年代，计算机语音合成系统的起源
4.1.4 20世纪末，传统的语音合成方法
4.1.5 2016年，AIGC打破语音合成技术的发展瓶颈
4.1.6 2017年，语音合成技术迎来研究热
4.2 音乐类AIGC
4.2.1 从留声机到个人计算机制作的电子音乐
4.2.2 早期的音乐类AIGC
4.2.3 端到端模型大展身手
4.2.4 歌声合成
4.2.5 音频延续
4.3 人声类AIGC
4.3.1 变声器
4.3.2 语音助手
4.3.3 有声内容创作
4.3.4 智能电话机器人
4.3.5 教育
4.3.6 无障碍沟通
4.4 声音类AIGC的未来
4.4.1 业内观点
4.4.2 声音类AIGC的局限性和未来展望
第5章 如你所见：图片类AIGC
5.1 从计算机艺术到算法模型艺术
5.1.1 20世纪70年代，艺术家的午夜花园
5.1.2 2012年，一次有突破意义的尝试：猫脸的识别与生成
5.1.3 2014年，GAN模型问世
5.1.4 2017年，梦始于Transformer模型
5.1.5 2021年，文本与图片进行匹配：CLIP模型和文字提示词
5.1.6 2020—2022年，图片生成技术开启AI绘画元年：扩散模型
5.2 AI绘画
5.2.1 主流的AI绘画工具介绍
5.2.2 生成图片类AIGC的方式
5.2.3 Prompt词组
5.3 图片处理
5.3.1 AI修图
5.3.2 图片增强
5.3.3 分割抠图
5.4 图片类AIGC的衍生应用：AI识图和AI鉴图
5.4.1 人脸和人体识别
5.4.2 通用图片识别
5.4.3 是否由AI绘画工具创作
5.5 实用、有趣的图片世界
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 稿件配图
5.5.6 更多场景
5.6 图片类AIGC的未来
5.6.1 局限性和发展预测
5.6.2 怎么看AI艺术
5.6.3 笔者的一些浅见
第6章 众所周知，视频是不能PS的：视频类AIGC
6.1 视频生成技术的发展历程
6.1.1 早期探索
6.1.2 2014—2016年，视频生成起步：无条件视频生成
6.1.3 2017年，潘多拉的魔盒：人像视频生成
6.1.4 2018—2019年，视频生成视频技术的突破
6.1.5 2021年，文本生成视频技术的发展
6.1.6 2022年，扩散模型进军视频生成领域
6.2 视频生成工具
6.2.1 数字人视频生成工具
6.2.2 视频编辑工具
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 数字人视频生成
6.3.7 人脸视频生成
6.4 数字人：仿生人与电子羊
6.5 视频类AIGC的未来
6.5.1 局限性
6.5.2 未来预测
第7章 AIGC的相关产业和生态发展
7.1 芯片：算力决定智力
7.1.1 在AIGC领域中，现在用什么芯片
7.1.2 随着AIGC的发展，对芯片会有什么新的需求
7.2 AIGC展示端口：AR/VR/MR/XR设备
7.2.1 AR设备
7.2.2 VR设备
7.3 模型类AIGC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？基于视频自动化生成模型
7.3.2 元宇宙版的神笔马良，基于文本自动化生成三维模型
7.3.3 穿越空间，虚拟直播空间建设
7.3.4 元宇宙的化身——数字人生成技术
7.3.5 把实物带到元宇宙中，基于三维激光扫描设备的文物逆向建模
7.4 AIGC应用的未来
第8章 AI文明的降临已开启倒计时
8.1 何谓内容
8.2 AIGC的版权争议
8.3 普通人的AIGC时代生存建议
8.3.1 生产力工具：“人工”+“智能”=最强“打工人”
8.3.2 做AIGC应用的老师，为人类的“群体智慧”做贡献
8.3.3 向AIGC应用学习逻辑，同时关注创新
后记
