論文の概要: A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of
Generative AI from GAN to ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04226v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 20:36:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 16:05:42.295038
- Title: A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of
Generative AI from GAN to ChatGPT
- Title（参考訳）: ai生成コンテンツ(aigc)の包括的調査 : ganからchatgptへの生成aiの歴史
- Authors: Yihan Cao, Siyu Li, Yixin Liu, Zhiling Yan, Yutong Dai, Philip S. Yu,
Lichao Sun
- Abstract要約: ChatGPTおよびその他の生成AI(GAI)技術は、人工知能生成コンテンツ(AIGC)のカテゴリに属している。
AIGCの目標は、コンテンツ作成プロセスをより効率的かつアクセスしやすくし、高品質なコンテンツをより高速に生産できるようにすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.58711128819828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, ChatGPT, along with DALL-E-2 and Codex,has been gaining significant
attention from society. As a result, many individuals have become interested in
related resources and are seeking to uncover the background and secrets behind
its impressive performance. In fact, ChatGPT and other Generative AI (GAI)
techniques belong to the category of Artificial Intelligence Generated Content
(AIGC), which involves the creation of digital content, such as images, music,
and natural language, through AI models. The goal of AIGC is to make the
content creation process more efficient and accessible, allowing for the
production of high-quality content at a faster pace. AIGC is achieved by
extracting and understanding intent information from instructions provided by
human, and generating the content according to its knowledge and the intent
information. In recent years, large-scale models have become increasingly
important in AIGC as they provide better intent extraction and thus, improved
generation results. With the growth of data and the size of the models, the
distribution that the model can learn becomes more comprehensive and closer to
reality, leading to more realistic and high-quality content generation. This
survey provides a comprehensive review on the history of generative models, and
basic components, recent advances in AIGC from unimodal interaction and
multimodal interaction. From the perspective of unimodality, we introduce the
generation tasks and relative models of text and image. From the perspective of
multimodality, we introduce the cross-application between the modalities
mentioned above. Finally, we discuss the existing open problems and future
challenges in AIGC.
- Abstract（参考訳）: 近年、ChatGPTはDALL-E-2やCodexと共に社会から注目を集めている。
その結果、多くの個人が関連リソースに興味を持ち、その印象的なパフォーマンスの背景と秘密を解明しようと試みている。
実際、ChatGPTや他の生成AI(GAI)技術は、AIモデルを通じて画像、音楽、自然言語などのデジタルコンテンツを作成するAIGC(Artificial Intelligence Generated Content)のカテゴリに属している。
AIGCの目標は、コンテンツ作成プロセスをより効率的かつアクセスしやすくし、高品質なコンテンツをより高速に生産できるようにすることである。
AIGCは、人間の提供する指示から意図情報を抽出し、理解し、その知識と意図情報に基づいてコンテンツを生成する。
近年,AIGCの意図抽出が向上し,生成結果が向上するにつれて,大規模モデルの重要性が高まっている。
データの成長とモデルのサイズによって、モデルが学習できる分布はより包括的で現実に近いものになり、より現実的で高品質なコンテンツ生成につながる。
本調査では, 生成モデルの歴史, 基本コンポーネント, 単調相互作用とマルチモーダル相互作用によるAIGCの最近の進歩を概観する。
ユニモダリティの観点からは,テキストと画像の生成タスクと相対モデルを紹介する。
マルチモーダル性の観点から、上述したモダリティ間の相互適用を導入する。
最後に、AIGCにおける既存のオープンな問題と今後の課題について論じる。
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