論文の概要: The Evolution and Future Perspectives of Artificial Intelligence Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01948v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 20:16:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:22.386484
• Title: The Evolution and Future Perspectives of Artificial Intelligence Generated Content
• Title（参考訳）: 人工知能生成コンテンツの進化と将来展望
• Authors: Chengzhang Zhu, Luobin Cui, Ying Tang, Jiacun Wang,
• Abstract要約: レビューでは、AIGCの進化が4つの発展的なマイルストーンを辿っている。 本研究は,AIGCモデルの選択と最適化における研究者や実践者の指導を目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.586328912947784
• License:
• Abstract: Artificial intelligence generated content (AIGC), a rapidly advancing technology, is transforming content creation across domains, such as text, images, audio, and video. Its growing potential has attracted more and more researchers and investors to explore and expand its possibilities. This review traces AIGC's evolution through four developmental milestones-ranging from early rule-based systems to modern transfer learning models-within a unified framework that highlights how each milestone contributes uniquely to content generation. In particular, the paper employs a common example across all milestones to illustrate the capabilities and limitations of methods within each phase, providing a consistent evaluation of AIGC methodologies and their development. Furthermore, this paper addresses critical challenges associated with AIGC and proposes actionable strategies to mitigate them. This study aims to guide researchers and practitioners in selecting and optimizing AIGC models to enhance the quality and efficiency of content creation across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 急速に進歩する技術である人工知能生成コンテンツ(AIGC)は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの領域間でコンテンツ生成を変換している。 その可能性の増大は、その可能性を探究し拡張するために、ますます多くの研究者や投資家を惹きつけてきた。 このレビューは、AIGCの進化を、初期のルールベースのシステムから近代的なトランスファー学習モデルに至るまでの4つの発展的なマイルストーンから、各マイルストーンがコンテンツ生成にどのように一意に貢献するかを強調する統一されたフレームワークまで遡る。 特に、各フェーズにおけるメソッドの機能と制限を説明するために、すべてのマイルストーンに共通する例を用いて、AIGC方法論とその開発を一貫して評価する。 さらに、AIGCに関連する重要な課題に対処し、それらを緩和するための実行可能な戦略を提案する。 本研究の目的は、AIGCモデルの選択と最適化を研究者や実践者が指導し、多様な領域にわたるコンテンツ作成の質と効率を高めることである。

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