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『簡體書』一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革

書城自編碼: 3850180
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: a15a
國際書號(ISBN): 9787121353932
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2023-03-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平塑勒

售價:HK$ 96.4

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內容簡介:
本书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。
關於作者:
a15aa15a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。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年组建创作者去中心化组织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》。
目錄
第1章 我们为什么要关注AIGC 1
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 外“大厂”在AIGC领域的布局 5
1.2.2 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
1.3.2 AIGC领域大额融资事件览 10
1.4 异军突起的角兽企业们 11
14.1 OpenAI 11
14.2 Stability AI 12
1.4.3 Scale AI 13
1.5 行业“大牛”:谁是下个“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
2.3.1 GAN模型训练原理 22
2.3.2 CGAN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
2.4 Transformer模型架构 26
2.5 基于Transformer模型架构的LLM 27
2.5.1 基于编码器的LLM 27
2.5.2 基于解码器的LLM 33
2.5.3 基于编码器和解码器的LLM 37
2.5.4 BERT模型与GPT模型对比 38
2.6 扩散模型 39
2.6.1 扩散模型原理 39
2.6.2 DALL?E 2模型 41
2.6.3 Stable Diffusion模型 42
2.7 其他模型 44
2.8 LLM的前景光明 45

第3章 下笔如有:文本类AIGC 47
3.1 何为“智能” 48
3.2 拆解文本生成技术原理 51
3.2.1 1950—1970年,NLP初露锋芒 51
3.2.2 1980—2010年,NLP的寒冬与机遇并存 52
3.2.3 2010—2019年,技术迸发与沉淀 53
3.2.4 2019年到今,AIGC进入寻常百姓家 53
3.3 文本类AIGC在传媒场景中的应用 54
3.3.1 社交媒体文案:Jasper 54
3.3.2 新闻写作:Quakebot、CNET 57
3.3.3 剧本撰写:海马轻帆 57
3.4 文本类AIGC在教育场景中的应用 58
3.4.1 文章撰写:EssayGenuis 58
3.4.2 出题和做题:高校联合团队开发的AI程序 64
3.4.3 青少年教育:Cognii 64
3.5 文本类AIGC在办公场景中的应用 65
3.5.1 搜索引擎化:Kafkai 65
3.5.2 营销文案:Copysmith 67
3.5.3 电子邮件: Compose.ai 68
3.5.4 代码撰写:GitHub Copilot 68
3.6 文本类AIGC的其他热门场景 69
3.6.1 AI聊天机器人 69
3.6.2 AIGC搜索引擎:Perplexity AI 72
3.7 文本类AIGC的未来 72

第4章 声临其境:声音类AIGC 75
4.1 从让机器开口说话开始 76
4.1.1 18到1纪的尝试 76
4.1.2 20世纪30年代,语音合成技术的萌芽 77
4.1.3 20世纪50年代,计算机语音合成系统的起源 78
4.1.4 20世纪末,传统的语音合成方法 79
4.1.5 2016年,AIGC打破语音合成技术的发展瓶颈 80
4.1.6 2017年,语音合成技术迎来研究热 80
4.2 音乐类AIGC 85
4.2.1 从留声机到个人计算机的电子音乐 86
4.2.2 早期的音乐类AIGC 88
4.2.3 端到端模型大展身手 92
4.2.4 歌声合成 93
4.2.5 音频延续 93
4.3 人声类AIGC 94
4.3.1 变声器 94
4.3.2 语音助手 96
4.3.3 有声内容作 98
4.3.4 智能电话机器人 101
4.3.5 教育 101
4.3.6 无障碍沟通 103
4.4 声音类AIGC的未来 105
4.4.1 业内观点 105
4.4.2 声音类AIGC的局限性和未来展望 106

第5章 如你所见:图片类AIGC 108
5.1 从计算机艺术到算法模型艺术 109
5.1.1 20世纪70年代,艺术家的午夜花园 110
5.1.2 2012年,次有突破意义的尝试:猫脸的识别与生成 110
5.1.3 2014年,GAN模型问世 111
5.1.4 2017年,梦始于Transformer模型 112
5.1.5 2021年,文本与图片进行匹配:CLIP模型和文字提示词 112
5.1.6 2020—2022年,图片生成技术开启AI绘画元年:扩散模型 114
5.2 AI绘画 115
5.2.1 主流的AI绘画工具介绍 115
5.2.2 生成图片类AIGC的方式 118
5.2.3 Prompt词组 122
5.3 图片处理 131
5.3.1 AI修图 131
5.3.2 图片增强 132
5.3.3 分割抠图 134
5.4 图片类AIGC的衍生应用:AI识图和AI鉴图 137
5.4.1 人脸和人体识别 138
5.4.2 通用图片识别 140
5.4.3 是否由AI绘画工具作 142
5.5 实用、有趣的图片 144
5.5.1 头像生成 144
5.5.2 模拟场景 148
5.5.3 PPT生成 152
5.5.4 设计 154
5.5.5 稿件配图 157
5.5.6 更多场景 158
5.6 图片类AIGC的未来 159
5.6.1 局限性和发展预测 159
5.6.2 怎么看AI艺术 161
5.6.3 笔者的些浅见 164

第6章 众所周知,视频是不能PS的:视频类AIGC 165
6.1 视频生成技术的发展历程 166
6.1.1 早期探索 166
6.1.2 2014—2016年,视频生成起步:无条件视频生成 167
6.1.3 2017年,潘多拉的魔盒:人像视频生成 168
6.1.4 2018—2019年,视频生成视频技术的突破 168
6.1.5 2021年,文本生成视频技术的发展 169
6.1.6 2022年,扩散模型进军视频生成领域 170
6.2 视频生成工具 171
6.2.1 数字人视频生成工具 171
6.2.2 视频编辑工具 171
6.2.3 文本生成视频工具 172
6.3 视频生成应用 173
6.3.1 高清内容生成 173
6.3.2 快速拆条和视频摘要生成 177
6.3.3 场景植入 178
6.3.4 视频卡通化 179
6.3.5 文本生成视频 179
6.3.6 数字人视频生成 180
6.3.7 人脸视频生成 182
6.4 数字人:仿生人与电子羊 183
6.5 视频类AIGC的未来 186
6.5.1 局限性 186
6.5.2 未来预测 187

第7章 AIGC的相关产业和生态发展 189
7.1 芯片:算力决定智力 190
7.1.1 在AIGC领域中,用什么芯片 191
7.1.2 随着AIGC的发展,对芯片会有什么新的需求 198
7.2 AIGC展示端口:AR/VR/MR/XR设备 200
7.2.1 AR设备 200
7.2.2 VR设备 201
7.3 模型类AIGC应用在元宇宙里自动化建模 203
7.3.1 拍视频就可以得到模型?基于视频自动化生成模型 203
7.3.2 元宇宙版的笔马良,基于文本自动化生成三维模型 204
7.3.3 穿越空间,虚拟直播空间建设 205
7.3.4 你元宇宙的化身——数字人生成技术 206
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 207
7.4 AIGC应用的未来 208

第8章 AI文明的降临已开启倒*时 209
8.1 何谓内容 210
8.2 普通人的AIGC时代生存建议 211
8.2.1 生产力工具:“人工”+“智能”=*强“打工人” 214
8.2.2 做AIGC应用的老师,为人类的“群体智慧”做贡献 216
8.2.3 向AIGC应用学逻辑,同时关注新 216

 

 

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