一本書讀懂 AIGC：ChatGPT、AI繪畫、智能文明與生產力變革

第1章我們為什麼要關註AIGC
1.1 從人工智能到人工智能生成內容
1.2 巨頭如是說
1.3 資本狂潮
1.4 異軍突起的獨角獸企業
1.4.1 OpenAI
1.4.2 Stability AI
1.4.3 Scale AI
第2章AIGC相關技術介紹
2.1 規則係統
2.2 變分自編碼器
2.3 生成對抗網絡
2.4 Transformer模型架構
2.5 基於Transformer模型架構的LLM
2.6 擴散模型
2.7 其他模型
2.8 LLM的前景光明
第3章下筆如有神：文本類AIGC
3.1 何為“智能”
3.2 拆解文本生成技術原理
3.3 文本類AIGC在傳媒場景中的應用
3.3.1 社交媒體文案：Jasper
3.3.2 新聞寫作：Quakebot、CNET
3.3.3 劇本撰寫：海馬輕帆
3.4 文本類AIGC在教育場景中的應用
3.4.1 文章撰寫：EssayGenuis
3.4.2 出題和做題：高校聯合團隊開發的AI程序
3.4.3 青少年教育：Cognii
3.5 文本類AIGC在辦公場景中的應用
3.5.1 搜索引擎優化：Kafkai
3.5.2 營銷文案：Copysmith
3.5.3 電子郵件：Compose.ai
3.5.4 代碼撰寫：GitHub Copilot
3.6 文本類AIGC的其他熱門場景
3.6.1 AI聊天機器人
3.6.2 AIGC搜索引擎：Perplexity AI
3.7 萬眾矚目的ChatGPT
3.7.1 ChatGPT是什麼
3.7.2 ChatGPT的海量應用場景
3.7.3 GPT-4模型：截至2023年3月最強的AI模型
3.7.4 ChatGPT對普通人意味著什麼
3.8 文本類AIGC的未來
第4章“聲臨其境”：聲音類AIGC
4.1 從讓機器開口說話開始
4.2 音樂類AIGC
4.2.1 從留聲機到個人計算機製作的電子音樂
4.2.2 早期的音樂類AIGC
4.2.3 端到端模型大展身手
4.2.4 歌聲合成
4.2.5 音頻延續
4.3 人聲類AIGC
4.3.1 變聲器
4.3.2 語音助手
4.3.3 有聲內容創作
4.3.4 智能電話機器人
4.3.5 教育
4.3.6 無障礙溝通
4.4 聲音類AIGC的未來
第5章如你所見：圖片類AIGC
5.1 從計算機藝術到算法模型藝術
5.2 AI繪畫
5.2.1 主流的AI繪畫工具介紹
5.2.2 生成圖片類AIGC的方式
5.2.3 Prompt詞組
5.3 圖片處理
5.3.1 AI修圖
5.3.2 圖片增強
5.3.3 分割摳圖
5.4 圖片類AIGC的衍生應用：AI識圖和AI鑑圖
5.4.1 人臉和人體識別
5.4.2 通用圖片識別
5.4.3 是否由AI繪畫工具創作
5.5 實用、有趣的圖片世界
5.5.1 頭像生成
5.5.2 模擬場景
5.5.3 PPT生成
5.5.4 設計
5.5.5 稿件配圖
5.5.6 更多場景
5.6 圖片類AIGC的未來
第6章眾所周知，視頻是不能PS的：視頻類AIGC
6.1 視頻生成技術的發展歷程
6.2 視頻生成工具
6.2.1 數字人視頻生成工具
6.2.2 視頻編輯工具
6.2.3 文本生成視頻工具
6.3 視頻生成應用
6.3.1 高清內容生成
6.3.2 快速拆條和視頻摘要生成
6.3.3 場景植入
6.3.4 視頻卡通化
6.3.5 文本生成視頻
6.3.6 數字人視頻生成
6.3.7 人臉視頻生成
6.4 數字人：仿生人與電子羊
6.5 視頻類AIGC的未來
第7章AIGC的相關產業和生態發展
7.1 芯片：算力決定智力
7.1.1 在AIGC領域中，現在用什麼芯片
7.1.2 隨著AIGC的發展，對芯片會有什麼新的需求
7.2 AIGC展示埠：AR/VR/MR/XR設備
7.3 模型類AIGC應用在元宇宙裡自動化建模
7.4 AIGC應用的未來
第8章AI文明的降臨已開啟倒計時
8.1 何謂內容
8.2 AIGC的版權爭議
8.3 普通人的AIGC時代生存建議
8.3.1 生產力工具：“人工”+“智能”=最強“打工人”
8.3.2 做AIGC應用的老師，為人類的“群體智慧”做貢獻
8.3.3 向AIGC應用學習邏輯，同時關註創新