本书一共有6大章，分别是AIGC:内容生产力的大变革，AIGC的技能思想、AIGC的职能运用，AIGC的行业运用、AIGC的家本地图、AIGC的未来等6个部分，分别阐述AIGC在内容创作过程中的运用。
在第一章中，阐述了内容创作由PGC到AIGC的发展过程。那么PGC和AIGC的差异是什么呢？PGC(ProfessionalGenerated Content)是由专业创作者和机构生产的高质量内容。而AIGC(AlGenerated content)则是由人工智能天生的内容，可以是文本、图像、音频等形式。
AIGC的涌现，标志着内容生产办法的重大变革，从专业创作者的手工制作，逐步转向机器自动天生。AI写尴尬刁难象如OpenAl的GPT-3，可以天生高质量的文章、***宣布和小说，实现了从PGC到AIGC的过渡。
人工智能在内容创作中紧张通过以下四大模态赋能:文本天生、图像天生、音频天生和***天生。每一种模态都有其独特的运用处景和技能寻衅。四大模态阐明如下：
文本天生:通过自然措辞处理技能，天生***宣布、小说、社交媒体内容等。
图像天生:利用天生对抗网络(GAN)和扩散模型天生逼真的图像。
音频天生:天生音乐、播客和语音合成内容。
***天生:天生短***、动画和电影殊效。
图像天生工具如DeepArt和DALL-E，可以天生艺术风格的图像和逼真的场景。音频天生平台如Jukedeck，利用AI技能天生背景音乐和音效。
在第二章中，则简要先容了AIGC的技能思想。AIGC的技能发展基于早期的人工智能和机器学习研究，包括规则系统和早期的神经网络。这些技能奠基为天生式AI的发展供应了理论和实践根本。
规则系统:基于预定义规则进行推理和决策的早期AI系统。
神经网络:仿照人脑神经元构造的打算模型，是当代AI的核心技能之一。
天生对抗网络(GAN)是早期AIGC的代表技能之一，通过两个神经网络的对抗演习天生逼真的图像和其他内容。GAN的涌现极大地推动了图像天生技能的发展。
天生对抗网络(GAN):由天生器和判别器两个神经网络组成，天生器天生内容，判别器判断内容的真实性，通过对抗演习提高天生内容的质量。
在本章中还重点了推动AI绘画进步的模型Diffusion模型。
扩散模型(Diffusion Model):一种天生模型，通过逐步去除噪声天生逼真的图像。
用扩散模型的AI绘画工具，如DALL-E2，可以天生高度逼真的艺术作品和场景。
在本章中还强调了大模型(Large Model)是AIGC技能的主要基建，通过海量数据和大规模打算资源演习得到，具备强大的天生和理解能力。大模型在各种天生任务中展现了卓越的性能。
大模型:指参数量和打算量巨大的神经网络模型，如GPT-3和BERT，具备强大的天生和理解能力。
OpenAl的GPT-3是范例的大模型，可以天生高质量的文本、回答问题和进行对话。
更多内容笔者就不在这里阐述了，大家可以通过笔者梳理的思维导图，快速节制AIGC在内容创作方面的核心要点，如果您以为笔者总结的好，请记得点赞和收藏哦，感谢亲们的大力支持。
