量子位：2022AIGC&AI生成内容产业展望报告

AIGC/AI生成内容AIGC，AI-Generated Content产业展望报告Industry insight report•在技术上，AIGC已经可以完成哪些创作？•在价值上，AIGC除了直接生成艺术作品还能做什么？•在未来，AIGC将如何改变内容及相关产业？•......量子位硬科技深度产业报告 — AI生成内容 AIGC目录 技术及场景篇01 技术定义02 技术及落地场景介绍—— 基于模态 02 文本生成 05 音频及文字—音频生成 06 图像生成 09 视频生成 11 图像、视频、文本间跨模态生成 15 策略生成 15 技术及落地场景介绍—综合赛道 15 Game AI 17 虚拟人生成 19 相关预测 产业篇20 价值分析21 细分赛道分析 21 内容领域 24 延展领域 26 行业发展阶段分析 29 产业链分析 29 玩家分析 如需进入AIGC相关讨论群、获取相关访谈实录等，请扫码添加量子位智库小助手；如您深耕于AIGC领域，希望和分析师进一步交流或联系业务，请扫码添加分析师（注明身份及来意）量子位硬科技深度产业报告 — AI生成内容 AIGC关键结论1. 区别于Generative AI和Synthetic media，AIGC中的跨模态生成和策略/线索生成应当得到重视，这两者也是AIGC长期的重要价值增长点。2. 按照模态区分，AIGC可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成，细分场景众多，跨模态生成需要重点关注。Game AI和虚拟人生成是目前变现较为明确的两大综合赛道，预计对原行业产生整体性影响。3. 以下技术要素值得关注：长/开放式文本生成、NeRF模型、Diffusion模型、跨模态大型预训练模型、小样本学习及自监督算法、强化学习及环境学习。以下技术场景值得关注：闲聊式文本生成、个性化营销文本、富情感及细节TTS、拼凑式视频生成、基于文本的AI绘画、语音复刻。5. 除降本增效、提供参考外，AIGC的以下两点价值更值得关注：对不同模态元素进行二次拆解组合，改变内容生产逻辑及形式；和其他AI系统或数据库进行联动，有实现高度个性化/高频优化。6. 我国AIGC行业仍处于刚刚起步阶段，距离大规模验证和体系化发展仍有距离，“模块分拆+个性化推荐”的“泛AIGC”形式预计