人工智能生成内容的演化与未来展望
人工智能
2026-03-03 v2
摘要
人工智能生成内容（AIGC）是一种快速发展的技术，正在跨越文本、图像、音频和视频等领域变革内容创建。其日益增长的潜力吸引了越来越多的研究人员和投资者去探索和扩展其可能性。本综述在统一的框架中追溯了AIGC通过四个发展里程碑的演变，从早期的基于规则的系统到现代的迁移学习模型，突出每个里程碑如何独特地为内容生成作出贡献。特别是，本文在所有里程碑中使用一个常见的例子来说明每个阶段方法的能力和局限性，提供了一致的AIGC方法及其发展评估。此外，本文解决了AIGC所面临的关键挑战，并提出了可行的策略来缓解这些挑战。本研究旨在指导研究人员和实践者选择和优化AIGC模型，以提高其在 diverse 领域中内容创建的质量和效率。
引用
@article{arxiv.2412.01948,
title = {The Evolution and Future Perspectives of Artificial Intelligence Generated Content},
author = {Chengzhang Zhu and Luobin Cui and Ying Tang and Jiacun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.01948},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 16 figures