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#AIGC 未来GPT-5一统AIGC任务？韩国庆熙大学等最新《生成式人工智能AIGC》综述，56页pdf全面阐述AIGC的文本图像生成技术 🐑arxiv 随着ChatGPT的病毒式传播，生成式AI (AIGC，又名AI生成内容)已经成为各地的头条新闻，因为它具有分析和创建文本、图像等的能力。在如此铺天盖地的媒体报道下，我们几乎不可能错过从某个角度一瞥AIGC的机会。在人工智能从纯分析过渡到创造的时代，值得注意的是，ChatGPT及其最新的语言模型GPT-4，只是众多AIGC任务中的一个工具。ChatGPT的能力给许多人留下了深刻的印象，他们想知道它的局限性: GPT-5(或其他未来的GPT变体)能否帮助ChatGPT统一所有AIGC任务，以进行多样化的内容创建?为了回答这个问题，需要对现有的AIGC任务进行全面的回顾。因此，我们的工作来填补这一空白，通过提供AIGC的第一眼，从它的技术到应用。现代生成式人工智能依赖于各种技术基础，从模型架构和自监督预训练到生成式建模方法(如GAN和扩散模型)。在介绍基本技术的基础上，根据AIGC任务的输出类型，包括文本、图像、视频、3D内容等，重点介绍了AIGC任务的技术发展情况，展现了ChatGPT未来的潜力。此外，总结了它们在一些主流行业的重要应用，如教育和创意内容。讨论了目前面临的挑战，并对生成式人工智能在不久的将来可能如何发展提出了展望。