Midjourney - Community Showcase
近年来，网络短影像逐步取代以报纸杂志为代表纸媒，以影像、音乐为代表影像媒体传递变成当下主流传播媒体，但是你有没有想过，也许你刷到短影像是AI创作？
AI生成短影像
AIGC〔Artificial Inteligence Generated Content〕就人工智能生产内容，伴随AIGC旺盛发展，Meta、Google相继推出文本生成影像黑科技，运用者可以根据自身须要输入描绘某個场景文本信息，就可生成与文字相匹配短影像，内容生动有趣，
样例网站：https：//make-a-video.github.io/
Meta - Make-A-Video
AI生成图像
AI除制作短影像，还能实行作画、作曲、作诗等艺术创作，AIGC如一夜春风般，席卷文化领域，后世，AIGC、NFT、VR/AR或将变成元宇宙、Web3.0三大基石设施，伴随数据积累、算力提升、算法迭代，人工智能在逐步渗透在写作、编曲、绘画、影像制作等创意领域，
Midjourney - Community Showcase
AI虚拟人
其实一直火爆全球虚拟人，也是AIGC作品，比方说百度AI数字人——希加加，不同样于传统数字人，希加加面部表情、形体表达、语音表述、回答内容、肢体反应、情绪反馈等外在表现、交互内容，都是由AI实时生成，其互动疗效、智能性更高，运用者体验感更好，
百度 - AI数字人 希加加
AIGC底层创作原理
AIGC是以人工智能技术为重心，多项根本技术一道整合加持而成，其中涵盖多模态交互技术、3D数字人建模、机器翻译、语音识别、自然语言理解等技术本事，AIGC 技术最先选涉及两個方面：自然语言搞定 、 AIGC 生成算法，
自然语言搞定：作为实行人与计算机之间如何经由自然语言实行交互手段，让机器听懂人诉求，根据诉求生成符合要求内容，是AICG最先個步，
AIGC生成算法：目前主流涵盖生成对抗网络、扩散模型，扩散模型有潜力变成下一代图像生成模型代表，它具有高精度、以及可扩展性、并行性等优点，任凭是质量还是效能均有所提升，其高速发展变成 AIGC 增长拐点性因素，
同时在机器学习过程中，须要经由大量训练来实行更准确结果，目前以英伟达 A100 为主，对于底层算力需求将有飞速增长，定夺AIGC创作作品质量三大重心因素是：生成算法、NLP算法以及高质量数据，算法研究须要科研就业者不懈奋勉，而高质量数据须要数据公司贡献，
Annotator 智能化标注工具
由于AIGC算法本质是根据深度神经网络模型，对数据量要求自然也非常高，目前，由于缺乏带有海量、高质量标注信息数据，变成制约AIGC发展壁垒，而Magic Data智能化标注平台Annonator将能够更非常好助力研究人员，该平台能够实行面向场景多模态标注，涵盖语音、影像、文本、3D点云等各类功能。在节省人力物力财力同时为构建AIGC领域坚实数据基石
Annotator文本标注
Annotator图像标注
Annotator智能化标注平台 SaaS個人版 全民免单申领通道
www.magicdatatech.cn/annotato