1. AIGC 的底层技术框架

AIGC 的核心依赖于大模型 + 多模态 + 算法能力，具体拆解是这样的：

🔵 大模型（Foundation Models）

• 像 GPT-4、PaLM、LLaMA、Claude 这些都是语言大模型（LLM），是 AIGC 中文本生成的底座。

• 图像生成领域的 Stable Diffusion、DALL·E 也是“图像大模型”。

• 音频和视频领域有 AudioLM、Runway Gen-2、Pika 1.0 等。

这些大模型通过海量数据的预训练，掌握了复杂的语言、视觉、音频等规律。

🔵 多模态融合（Multi-Modal）

• AIGC 正在跨越“单一模态”，比如 GPT-4 Vision 就能同时理解图像 + 文字。

• 文本生成图像（文本到图像）、文本生成视频（text2video）、音频生成视频等，都是多模态的成果。

🔵 生成算法（Diffusion、GAN、Transformer）

• 扩散模型（Diffusion）：图像和视频生成领域的主力，比如 Stable Diffusion、Runway 都用了扩散模型。

• GAN（生成对抗网络）：早期图像生成技术，深度伪造、AI 换脸等也依赖 GAN。

• Transformer 架构：几乎所有大语言模型和跨模态模型（比如 GPT、BERT、BLIP）都基于 Transformer 设计。

2. AIGC 的实际应用层

🌟 文本生成

• 内容创作（文章、脚本、广告文案）

• AI 写作助手（Notion AI、ChatGPT、Jasper）

• 自动摘要、SEO 优化

🌟 图像生成

• AI 设计（品牌 LOGO、插画、宣传海报）

• 游戏美术（AI 草图、概念图）

• AI 绘画（Midjourney、Stable Diffusion）

🌟 音频/语音生成

• AI 配音、虚拟主播、TTS（文本转语音）

• AI 音乐创作（Suno AI、Boomy）

• 合成声音（数字人语音）

🌟 视频生成

• 短视频自动生成（AI 制作视频脚本 + 图像 + 配音）

• 数字人主播（AI 数字分身、虚拟偶像）

• 影视辅助（AI 剪辑、特效生成）

🌟 3D 和 XR 内容

• 元宇宙里的 AI 场景生成

• AI 生成 3D 模型、虚拟角色

• 游戏关卡、虚拟空间的快速搭建

3. AIGC 的生态闭环

很多大厂已经形成了完整的 AIGC 生态，比如：

4. 未来趋势

1. 个性化 AIGC：AI 未来可以更懂你，为你量身定制内容（如个性化海报、个性化短视频等）。

2. AI + 工业内容生产：将 AI 融入到企业的生产流程，比如电影制作、游戏开发、广告营销中。

3. AIGC + 低代码/无代码：AI + 自动化工具，让普通用户“零代码”生成高质量的多模态内容。

4. “人 + AI”共创：未来 AI 不是单独工作，而是成为你的创意合伙人，提升你的创作效率。

要不要我也帮你举一些 AIGC + 某行业 的实战案例？比如 “AIGC + 游戏开发” 或 “AIGC + 短视频制作”？

我想肯定很多人都是用他做短视频  我肯定选择游戏开发啊