一、aigc和ai的区别

从定义的角度来看，AIGC全英文是Artificial Intelligence Generated Content，指的是人工智能系统生成的内容，通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成。

对于界定的理解，如果大家觉得看AIGC不明白，可以将其分开来看。前两个字母AI，应该是比较容易理解吧！就是我们常说的，人工智能！AIGC是AI后面加了两个字母，那就是人工智能的升级版！这样就好理解了！

如果你用再流行的ChatGPT去问，AIGC与AI有区别，它的回答会有四个方面不同，分别是：用途不同、技术不同、数据不同、结果不同。

1、用途不同

AIGC主要用于生成内容，而传统AI则更加注重识别、分类和预测等功能。

2、技术不同

AIGC主要基于深度学习和生成模型，而传统AI则更加注重规则引擎和决策树等算法。

3、数据不同

AIGC所需的数据通常更加丰富，包括大量文本、图像和音频数据，而传统AI则可以通过更少的数据进行训练。

4、结果不同

AIGC可以生成大量内容，具有很高的效率，而传统AI则更加注重准确性和可靠性。

AIGC的主要目的是帮助人们快速生成大量内容，从而节省时间和资源。简单地理解，就是AIGC会生成一个内容给我们，比如：是一个图片、一段文字，或是一个音频与视频，而AI是做不到的。

就是因为AIGC可以给我一个内容，所以它的诞生，也是AI的升级，并将AI技术更好地进行落地。

二、AIGC技术包含哪些技术

AIGC领域的技术包含了：生成对抗网络（GAN）、变微分自动编码器（VAE）、标准化流模型（NFs）、自回归模型（AR）、能量模型和扩散模型（Diffusion Model）。总体趋势来看，大模型、大数据、大算力是未来的发展方向。

而AIGC生成算法主流的有生成对抗网络GAN和扩散模型Diffusion Model。扩散模型已经拥有了成为下一代图像生成模型的代表的潜力，它具有更高的精度、可扩展性和并行性，无论是质量还是效率均有所提升，其快速发展成为AIGC增长的拐点性因素。

1、对抗式生成网络GAN

GAN，是一种深度神经网络架构，由一个生成网络和一个判别网络组成。生成网络产生“假”数据，并试图欺骗判别网络；判别网络对生成数据进行真伪鉴别，试图正确识别所有“假”数据。在训练迭代的过程中，两个网络持续地进化和对抗，直到达到平衡状态，判别网络无法再识别“假”数据，训练结束。

GAN是很多AIGC的基础框架，但是GAN有三个不足：一是对输出结果的控制力较弱，容易产生随机图像；二是生成的图像分别率较低；三是由于GAN需要用判别器来判断生产的图像是否与其他图像属于同一类别，这就导致生成的图像是对现有作品的模仿，而非创新。

2、扩散模型Diffusion Model

扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过反转这个噪声过程来学习恢复数据。训练后，我们可以通过简单地将随机采样的噪声传递给学习的去噪过程来生成数据。

简言之，在AI训练阶段，我们将数据集中上亿组图文对进行训练，提取特征值；生产过程中，通过添加文字描述，引入不同的特征值进行去噪，从而生产一副AI理解下的内容作品。例如，在当我们在脑海中想象一个画面的时候，比如：一只柯基通过一个小号玩火焰。我们的思维模式也是先有一只柯基，再去想象小号和火焰，最后将这些元素叠加在柯基身上。

Diffusion模型有两个特点：一方面，给图像增加高斯噪声，通过破坏训练数据来学习，然后找出如何逆转这种噪声过程以恢复原始图像。经过训练，该模型可以从随机输入中合成新的数据。另一方面，Stable Diffusion把模型的计算空间从像素空间经过数学变换，降维到一个可能性空间（Latent Space）的低维空间里，这一转化大幅降低了计算量和计算时间，使得模型训练效率大大提高。这算法模式的创新直接推动了AIGC技术的突破性进展。