近年來，網絡短視頻逐步取代以報紙雜志為代表的紙媒。以視頻、音樂為代表的視頻媒體傳遞成為當下的主流傳播媒體。但是你有沒有想過，也許你刷到的短視頻是AI創作的？

AI生成短視頻

AIGC（Artificial Inteligence Generated Content）即人工智能生產的內容。隨著AIGC的蓬勃發展，Meta和Google相繼推出文本生成視頻的黑科技。用戶可以根據自身需要輸入描繪某個場景的文本信息，即可生成與文字相匹配的短視頻，內容生動有趣。

樣例網站：https://make-a-video.github.io/

AI生成圖像

AI除了制作短視頻，還能進行作畫、作曲、作詩等藝術創作，AIGC如一夜春風般，席卷文化領域。未來，AIGC、NFT和VR/AR或將成為元宇宙和Web3.0的三大基礎設施。隨著數據積累、算力提升和算法迭代，人工智能在逐步滲透在寫作、編曲、繪畫和視頻制作等創意領域。圖片來源Midjourney - Community Showcase

AI虛擬人

其實一直火爆全球的虛擬人，也是AIGC的作品。例如百度的AI數字人——希加加。不同于傳統的數字人，希加加的面部表情、形體表達、語音表述、回答內容、肢體反應、情緒反饋等外在表現和交互內容，都是由AI實時生成的。其互動效果和智能性更高，用戶體驗感更好。圖片來源：百度 - AI數字人 希加加

AIGC底層創作原理

AIGC是以人工智能技術為核心，多項關鍵技術共同整合加持而成，其中包括多模態交互技術、3D數字人建模、機器翻譯、語音識別、自然語言理解等技術能力。AIGC 技術主要涉及兩個方面：自然語言處理 和 AIGC 生成算法。

自然語言處理：作為實現人與計算機之間如何優惠活動大廳通過自然語言進行交互的手段，讓機器聽懂人的訴求，根據訴求生成符合要求的內容，是AICG的第一步。

AIGC生成算法：目前主流的包括生成對抗網絡和擴散模型。擴散模型有潛力成為下一代圖像生成模型的代表，它具有高精度、以及可擴展性和并行性等優勢，無論是質量還是效率均有所提升，其快速發展成為 AIGC 增長的拐點性因素。

同時，在機器學習的過程中，需要優惠活動大廳通過大量的訓練來實現更準確的結果，目前以英偉達 A100 為主，對于底層算力需求將有飛速增長。決定AIGC創作作品質量的三大核心因素是：生成算法、NLP算法以及高質量的數據。算法的研究需要科研工作者的不懈努力，而高質量的數據需要數據公司的貢獻。

Annotator 智能化標注工具

由于AIGC算法的本質是基于深度神經網絡模型的，對數據量的要求自然也非常高。目前，由于缺乏帶有海量、高質量標注信息的數據，成為制約AIGC發展的壁壘，而智能化標注平臺Annonator將能夠更好的優惠活動大廳助力研究人員。該平臺能夠實現面向場景的多模態標注，包括語音、視頻、文本、3D點云等各類功能。在節省人力物力財力的同時，為構建AIGC領域堅實的數據基石。

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