生成式AI是什麼？一文睇清生成式AI應用/挑戰/技術/工具介紹

生成式 AI 目錄

生成式AI 是什麼？
生成式AI 的類型
生成式AI 的應用

• 生成式AI丨1. AI 寫作
• 生成式AI丨2. AI 繪圖
• 生成式AI丨3. AI 影片
• 生成式AI丨4. AI 音樂
• 生成式AI丨5. AI 聲音

生成式AI 的技術
生成式AI 的挑戰與局限

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生成式 AI 是什麼？

生成式 AI （英文全名為「AI Generated Content」）是一種人工智能類型，可以將普通文字和其他輸入轉化為非凡的結果。雖然圍繞這項技術的討論主要集中在AI圖像和藝術生成方面，但生成式AI的功能遠不止於從文本提示生成靜態圖像。只需幾個簡單的單詞和合適的AI生成器，任何人都可以創建視頻、文檔和數字體驗，以及豐富的圖像和藝術作品。AI藝術生成器還可用於生成“創意構建模塊”，如筆刷、向量和紋理，這些模塊可以增加或形成內容的基礎部分。
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生成式 AI 的類型

生成式 AI 可以分為以下幾類：

1. 自然語言處理 (NLP)

生成式 AI 在自然語言處理領域的應用包括生成新的文本、翻譯、文本摘要等。

2. 電腦視覺 (CV)

在電腦視覺領域，生成式 AI 可以生成新的圖像、視頻或動畫，模擬現實世界的場景和對象。

3. 聲音生成

生成式 AI 可以用於創建新的音樂、語音合成或其他聲音效果。

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生成式 AI 的應用

1. 文本生成（AI 寫作）

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生成式 AI 可以用於生成新的文章、博客或其他文本內容。例如，AI 寫作助手可以生成具有特定風格和語境的文章或者故事，以滿足讀者的需求和興趣。
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2. 圖像生成（AI 繪圖）

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生成式 AI 在圖像生成方面具有廣泛的應用，例如生成新的藝術作品、設計元素或虛擬場景。此外，生成式 AI 還可以用於圖像修復、超分辨率和風格轉換等任務。
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3. 影片生成（AI 影片）

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生成式 AI 可以用於改進傳統影片製作過程，提高效率並降低成本。只要輸入文字、甚至輸入文稿便能一鍵生成一整條影片及自動剪輯，甚或生成高質量的視覺效果，如三維動畫、特效合成，以及識別影片中的人臉和物體，從而實現智能標籤和影片搜索等功能。
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4. 音樂生成（AI 音樂）

生成式 AI 可以用於創作新的音樂作品，包括旋律、節奏和和聲等。音樂家和製作人可以利用生成式 AI 快速創建原創音樂，並為其作品添加獨特的音樂元素。
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5. 聲音合成（AI 聲音）

生成式 AI 在語音合成方面也有很多應用，例如合成自然語音、語音助手和虛擬角色。通過學習和模仿現實世界中的語音特徵，生成式 AI 可以創建非常逼真的語音輸出。

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生成式 AI 的技術

1. 生成對抗網絡 (GANs)

生成對抗網絡（GANs）是生成式 AI 中的一種流行技術。它由兩個神經網絡組成：生成器和判別器。生成器負責創建新的數據，而判別器則評估這些數據的真實性。兩者相互競爭，使生成器能夠創建越來越逼真的數據。

2. 變分自動編碼器 (VAEs)

變分自動編碼器（VAEs）是另一種生成式 AI 技術，它使用概率方法來生成新數據。VAEs 通過學習數據的隱含表示，並通過對隱含表示進行抽樣和解碼來生成新的數據。

3. 長短時記憶神經網絡 (LSTMs)

長短時記憶神經網絡（LSTMs）是一種循環神經網絡（RNN）的變體，特別適合生成連續的數據，例如文本或音樂。LSTMs 能夠記憶過去的信息，並將其用於生成新的內容。

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生成式AI 的挑戰與局限

1. 數據需求

生成式 AI 需要大量的數據來訓練模型，以便能夠學習到真實世界的樣式和結構。對於一些特定領域和應用，可能很難獲得足夠的數據來滿足生成式 AI 的需求。

2. 計算資源

生成式 AI 通常需要大量的計算資源來訓練和生成新的內容。這可能會對個人和企業造成很大的成本壓力，特別是對於那些無法訪問高性能計算設備的用戶。

3. 無法預測的結果

生成式 AI 可能會生成出乎意料的結果，尤其是在生成與真實世界相關的內容時。例如，生成式 AI 可能會生成具有不正確、不合適或不適當信息的文本。此外，生成式 AI 的輸出通常需要人工審查，以確保其符合用戶的期望和需求。

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