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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。

作者简介

贾雪丽 上海技术交易所专家库专家，代尔夫特理工大学硕士，先后就职于 ING 银行、中国平安、光大集团等顶级金融科技企业，拥有丰富的人工智能、隐私计算及区块链等项目经验，申请人工智能相关发明专利 60 余项，在INTERSPEECH会议上发表论文一篇，参与撰写多个隐私计算行业报告和白皮书。 0xAres 利物浦大学硕士，曾先在投资公司工作，后就职于知名公链。从业期间主持制作过多个区块链系列课程，举办过多次“黑客松”，长期致力于区块链的科普教育，有Web3.0行业全领域孵化经验，乐于通过多种形式的内容创作传播Web3.0共识；2021年组建去创作者中心化组织a15a并开始编写新科技领域的科普书籍，主编了《一本书读懂Web3.0：区块链、NFT、元宇宙和DAO》和《一本书读懂NFT：区块链通证、元宇宙资产、Web3.0营销和数字化身份》。 张炯 星图比特创始人兼CEO，中国通信工业协会信息化科技创新专业委员会委员，上海技术交易所专家库专家；曾就职于IBM，拥有丰富的金融科技从业经验，长期服务中国人民银行、中国工商银行等大型金融机构，擅长技术融合、产业创新，对以区块链、人工智能为代表的数字经济技术有深刻的理解；拥有人工智能和数字资产相关专利8项，参与撰写了《一本书读懂Web3.0：区块链、NFT、元宇宙和DAO》和《一本书读懂NFT：区块链通证、元宇宙资产、Web3.0营销和数字化身份》。 a15a a15a是一个Creator DAO（创作者去中心化组织），致力于以DAO的形式来产出新科技领域的内容，降低普通人了解科技的门槛。a15a已出版多本新科技科普书籍，并计划推出更多体系化课程和讲座。a15a的主要成员是区块链和人工智能领域的专家、从业者、研究人员和学生，以及法律合规领域的专业人士。在抖音、知乎、小红书、推特等平台上搜索“a15a”即可找到a15a官方账号。

网友热评

了妄唯真: 3.5+0.5的鼓励分 （点出局限性、末尾敢于自我否定） 单篇还算可以的科普公号文水平，整本就是文章杂集 相关产业： 视频 芯片 xr vivian: 2023年第18本。 出的真快，匆匆翻完，洞见不如之前的两个系列。

图书目录

第1章我们为什么要关注AIGC1 1.1从人工智能到人工智能生成内容2 1.2巨头如是说5 1.2.1国外“大厂”在AIGC领域的布局5 1.2.2国内“大厂”在AIGC领域的布局7 1.3资本狂潮9 1.3.1融资规模9 1.3.2AIGC领域大额融资事件一览10 1.4异军突起的独角兽企业们11 14.1OpenAI11 14.2StabilityAI12 1.4.3ScaleAI13 1.5行业“大牛”：谁是下一个“乔布斯”14 第2章AIGC相关技术介绍16 2.1规则系统19 2.2变分自编码器20 2.3生成对抗网络22 2.3.1GAN模型训练原理22 2.3.2CGAN模型24 2.3.3基于模型架构的衍生24 2.3.4基于损失函数的衍生25 2.3.5图像生成领域的衍生25 2.4Transformer模型架构26 2.5基于Transformer模型架构的LLM28 2.5.1基于编码器的LLM28 2.5.2基于解码器的LLM35 2.5.3基于编码器和解码器的LLM39 2.5.4BERT模型与GPT模型对比39 2.6扩散模型40 2.6.1扩散模型原理41 2.6.2DALL·E2模型43 2.6.3StableDiffusion模型44 2.7其他模型46 2.8LLM的前景光明47 第3章下笔如有神：文本类AIGC48 3.1何为“智能”49 3.2拆解文本生成技术原理52 3.2.11950—1970年，NLP初露锋芒52 3.2.21980—2010年，NLP的寒冬与机遇并存53 3.2.32010—2019年，技术迸发与沉淀54 3.2.42019年到今，AIGC进入寻常百姓家54 3.3文本类AIGC在传媒场景中的应用55 3.3.1社交媒体文案：Jasper55 3.3.2新闻写作：Quakebot、CNET58 3.3.3剧本撰写：海马轻帆58 3.4文本类AIGC在教育场景中的应用59 3.4.1文章撰写：EssayGenuis59 3.4.2出题和做题：高校联合团队开发的AI程序65 3.4.3青少年教育：Cognii65 3.5文本类AIGC在办公场景中的应用66 3.5.1搜索引擎优化：Kafkai66 3.5.2营销文案：Copysmith68 3.5.3电子邮件：Compose.ai69 3.5.4代码撰写：GitHubCopilot69 3.6文本类AIGC的其他热门场景71 3.6.1AI聊天机器人71 3.6.2AIGC搜索引擎：PerplexityAI73 3.7万众瞩目的ChatGPT74 3.7.1ChatGPT是什么74 3.7.2ChatGPT的海量应用场景75 3.7.3GPT-4模型：截至2023年3月最强的AI模型82 3.7.4ChatGPT对普通人意味着什么85 3.8文本类AIGC的未来85 第4章声临其境：声音类AIGC88 4.1从让机器开口说话开始89 4.1.118到19世纪的尝试89 4.1.220世纪30年代，语音合成技术的萌芽90 4.1.320世纪50年代，计算机语音合成系统的起源91 4.1.420世纪末，传统的语音合成方法92 4.1.52016年，AIGC打破语音合成技术的发展瓶颈93 4.1.62017年，语音合成技术迎来研究热94 4.2音乐类AIGC99 4.2.1从留声机到个人计算机制作的电子音乐99 4.2.2早期的音乐类AIGC102 4.2.3端到端模型大展身手106 4.2.4歌声合成107 4.2.5音频延续108 4.3人声类AIGC108 4.3.1变声器109 4.3.2语音助手110 4.3.3有声内容创作113 4.3.4智能电话机器人116 4.3.5教育116 4.3.6无障碍沟通118 4.4声音类AIGC的未来120 4.4.1业内观点120 4.4.2声音类AIGC的局限性和未来展望121 第5章如你所见：图片类AIGC123 5.1从计算机艺术到算法模型艺术124 5.1.120世纪70年代，艺术家的午夜花园125 5.1.22012年，一次有突破意义的尝试：猫脸的识别与生成125 5.1.32014年，GAN模型问世126 5.1.42017年，梦始于Transformer模型127 5.1.52021年，文本与图片进行匹配：CLIP模型和文字提示词127 5.1.62020—2022年，图片生成技术开启AI绘画元年：扩散模型129 5.2AI绘画130 5.2.1主流的AI绘画工具介绍130 5.2.2生成图片类AIGC的方式133 5.2.3Prompt词组137 5.3图片处理146 5.3.1AI修图146 5.3.2图片增强146 5.3.3分割抠图147 5.4图片类AIGC的衍生应用：AI识图和AI鉴图152 5.4.1人脸和人体识别153 5.4.2通用图片识别155 5.4.3是否由AI绘画工具创作158 5.5实用、有趣的图片世界160 5.5.1头像生成160 5.5.2模拟场景164 5.5.3PPT生成168 5.5.4设计170 5.5.5稿件配图173 5.5.6更多场景174 5.6图片类AIGC的未来175 5.6.1局限性和发展预测175 5.6.2怎么看AI艺术178 5.6.3笔者的一些浅见180 第6章众所周知，视频是不能PS的：视频类AIGC182 6.1视频生成技术的发展历程183 6.1.1早期探索184 6.1.22014—2016年，视频生成起步：无条件视频生成184 6.1.32017年，潘多拉的魔盒：人像视频生成185 6.1.42018—2019年，视频生成视频技术的突破185 6.1.52021年，文本生成视频技术的发展186 6.1.62022年，扩散模型进军视频生成领域187 6.2视频生成工具188 6.2.1数字人视频生成工具188 6.2.2视频编辑工具189 6.2.3文本生成视频工具189 6.3视频生成应用190 6.3.1高清内容生成190 6.3.2快速拆条和视频摘要生成194 6.3.3场景植入195 6.3.4视频卡通化196 6.3.5文本生成视频197 6.3.6数字人视频生成198 6.3.7人脸视频生成199 6.4数字人：仿生人与电子羊201 6.5视频类AIGC的未来204 6.5.1局限性204 6.5.2未来预测205 第7章AIGC的相关产业和生态发展207 7.1芯片：算力决定智力208 7.1.1在AIGC领域中，现在用什么芯片209 7.1.2随着AIGC的发展，对芯片会有什么新的需求216 7.2AIGC展示端口：AR/VR/MR/XR设备218 7.2.1AR设备218 7.2.2VR设备219 7.3模型类AIGC应用在元宇宙里自动化建模221 7.3.1拍视频就可以得到模型？基于视频自动化生成模型222 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223 7.3.3穿越空间，虚拟直播空间建设224 7.3.4你元宇宙的化身——数字人生成技术225 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226 7.4AIGC应用的未来226 第8章AI文明的降临已开启倒计时228 8.1何谓内容229 8.2　AIGC的版权争议230 8.3普通人的AIGC时代生存建议232 8.3.1生产力工具：“人工”+“智能”=最强“打工人”234 8.3.2做AIGC应用的老师，为人类的“群体智慧”做贡献237 8.3.3向AIGC应用学习逻辑，同时关注创新237 后记239