一本书读懂AIGC:探索AI商业化新时代

前言
**章什么是AIGC/
1.1AIGC的概念——人工智能生成内容/
1.2AIGC的价值——解放生产力/
1.2.1互联网内容生成方式的变革/
1.2.2提供更好的人机互动方式/
1.2.3为个人提供更好的学习资源/
1.2.4大幅降低成本、提升效率/
1.3AIGC的产生与发展/
1.3.1AIGC的前身：PGC和UGC/
1.3.2AIGC概念的提出/
1.3.3AIGC的兴起/
1.4实现AIGC所需要的三个条件/
1.4.1海量的数据与模型：AI学习的基础/
1.4.2强大的算力：AI学习的引擎/
1.4.3成熟高效的算法：AI学习的逻辑/
第二章AIGC的核心技术/
目录//2.1NLP：AIGC的理论基础/
2.2深度学习：用于生成高质量内容/
2.3大模型：AIGC的核心/
2.3.1GAN：生成对抗网络/
2.3.2Diffusion Model：扩散模型/
2.3.3GPT-4：*新的大语言模型/
2.3.4CLIP：跨模态预训练模型/
2.4硬件资源：AIGC的硬件基础/
2.4.1GPU/
2.4.2内存/
2.4.3存储空间/
2.5大数据：AIGC的原材料/
2.5.1数据采集与处理/
2.5.2数据存储技术/
2.5.3数据处理技术/
2.5.4数据分析技术/
2.6训练方法：AIGC的实现路径/
2.6.1监督训练/
2.6.2半监督训练/
2.6.3无监督训练/
第三章ChatGPT——AIGC的现象级应用/
3.1ChatGPT：跨时代的聊天机器人/
3.1.1ChatGPT的背景/
//一本书读懂AIGC：探索AI商业化新时代3.1.2ChatGPT的核心技术/
3.1.3ChatGPT的发展历程/
3.1.4ChatGPT的主流应用/
3.2ChatGPT带来的变革/
3.2.1对AI与人互动方式带来的改变/
3.2.2对搜索引擎的冲击/
3.2.3对教育领域的冲击/
3.3ChatGPT的商业价值/
3.3.1提升企业数字化经营能力/
3.3.2创造新的商业版图/
3.4如何使用ChatGPT/
3.4.1ChatGPT的界面及交互方式/
3.4.2使用案例：基础问答/
3.4.3使用案例：数据整理/
3.4.4使用案例：程序编写与修改/
3.4.5使用案例：文章写作/
第四章Midjourney——解放设计师的AI自动绘画应用/
4.1Midjourney：AIGC想象级应用/
4.1.1Midjourney的核心技术/
4.1.2Midjourney的用途/
4.1.3Midjourney的特点/
4.2Midjourney的用户/
4.2.1创意设计从业者/
4.2.2工业设计行业从业者/
4.2.3NFT从业者/
4.2.4个人爱好者/
4.3使用Midjourney实现创意/
4.3.1Midjourney的使用/
4.3.2自动生成绘画作品/
4.3.3模仿不同艺术家的风格和技巧/
4.3.4Midjourney的指令和使用技巧/
4.4Midjourney未来展望/
4.4.1人工智能绘画的前景/
4.4.2Midjourney的发展计划/
第五章voice.ai ——提供海量的AI语音/
5.1voice.ai：生成任何你想要的声音/
5.1.1voice.ai的用途/
5.1.2voice.ai的核心技术/
5.1.3voice.ai的特点/
5.2voice.ai的使用场景/
5.2.1游戏领域/
5.2.2影视领域/
5.2.3音乐领域/
5.2.4其他领域/
5.3使用voice.ai实现智能音频/
5.3.1获取账户及软件/
5.3.2使用voice.ai实现AI音频克隆/
第六章AIGC ：全面赋能创意产业/
6.1AIGC 游戏/
6.1.1游戏行业简述/
6.1.2游戏行业面临的挑战：艺术创意成本高/
6.1.3AIGC赋能游戏行业：降低设计与技术成本/
6.2AIGC 影视/
6.2.1影视行业简述/
6.2.2影视动漫行业面临的挑战：创意与美术的代价高/
6.2.3AIGC赋能影视动漫行业：提供创意、降低美术
成本/
6.3AIGC 广告/
6.3.1广告行业简述/
6.3.2广告行业面临的挑战：广告创意难，实现成本高/
6.3.3AIGC赋能广告行业：提供无限创意与素材/
6.4AIGC 元宇宙/
6.4.1元宇宙行业简述/
6.4.2元宇宙行业面临的伦理和道德挑战：虚拟
行为和虚拟身份/
6.4.3AIGC赋能元宇宙/
6.4.4AIGC典型应用：制作虚拟人/
6.5AIGC 其他/
6.5.1AIGC 医药研发/
6.5.2AIGC 气象科学/
6.5.3AIGC 矿业开发/
第七章AIGC生态圈——机遇产生之地/
7.1上游大厂：AIGC基础设施的建设/
7.1.1大模型提供商/
7.1.2算力提供商/
7.1.3数据供给方/
7.1.4开源算法提供商/
7.1.5硬件设备厂商/
7.2中游“独角兽”：垂直化/场景化的平台建设/
7.2.1大模型的行业场景化针对性训练/
7.2.2底层算法的垂直化二创及封装/
7.2.3针对AIGC生产的海量数据的使用/
7.2.4典型代表：Photoshop的AI插件Alpaca/
7.3下游内容服务商：内容建设与分发/
7.3.1由UGC转变为AIGC为应用层平台供给内容源/
7.3.2由AIGC创造全新的互联网、元宇宙应用层平台/
7.3.3典型代表：视频类平台（Netflix）/
第八章冷思考——AIGC会带给我们什么/
8.1AIGC会给人们的生产生活带来怎样的变化/
8.1.1社会生产新变化——为内容创作领域带来创新/
8.1.2对人们生活带来的变化——内容消费变革和职业发展
新方向/
8.2AIGC发展面临哪些问题/
8.2.1AI技术存在的固有缺陷/
8.2.2生成作品在语义理解上的不完善/
8.2.3实现AIGC应用的的成本高昂/
8.2.4法律及市场监管尚不完善/
8.3发展大势不可逆的AIGC/
8.3.1AIGC的发展趋势/
8.3.2我们应该如何应对AIGC带来的变化/
参考文献/