《追AI的人》之AI科普系列短视频，将持续用简单清晰的语言向公众解释对于人工智能的普遍疑问，推动社会就人工智能的发展和治理达成共识。

2022年2月，开源工具AI绘画工具Disco Diffusion发布，这是一个在 Google Colab上运行的代码，其原理是使用了CLIP-Guided Diffusion，只需要输入文本提示，就能生成对应的图片。同年4月，OpenAI发布了Dall-E2，能够生成更高分辨率和真实性的图像。同时，AI绘画工具Midjourney发布。Google在5月、6月分别发布AI作画的技术，Imagen和Parti。7月份，Stability AI在LAION 5B开源数据集上训练了文生图扩散模型Stable Diffusion，生成的图像形象逼真，画质细腻。
技术的开源，极大地推动了图像生成领域的发展。2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者提交了使用模型生成的绘画作品《太空歌剧院》，获得了“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。参赛者并没有绘画基础，通过AI绘图软件MidJourney耗时80个小时创作了该作品。这意味着AI绘画的质量已经达到了专业水平。
进入到2023年，AI绘画继续井喷式发展。2023年3月，百度发布的文心一言支持了文本生成图像，Adobe也发布了AI工具Firefly。也是在3月，MidJourney V5发布，生成质量更高，而且支持自然语言的描述输入，使得AI绘画的门槛进一步降低。阿里巴巴于7月推出了新的绘画AI“通义万相”。科大讯飞、商汤、华为等人工智能企业也陆续推出文生图大模型产品，国内呈现“百模大战”的竞争格局。
AI绘画的技术突破式发展依赖以下3个技术的积累和突破：：
1）在生成式模型方面，扩散模型的提出使得图像生成技术在基础理论上取得了突破。扩散模型（Diffusion Models）相比生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE），具有训练更加稳定，采样过程可控，生成的样本质量更好等优点。
2）在图文对齐模型上，OpenAI的CLIP模型的提出为文本和图像两个模态构建了桥梁，奠定了文本生成图片的技术基座。
3）VQGAN，VQVAE这类视觉量化生成模型，可以将图像压缩到量化的隐空间，从而为高效的隐空间扩散模型训练提供了基础。
此外，可以通过微调开源的Stable Diffusion模型来开发定制化的AI绘画模型，这使得AI绘画模型出现了百花齐放的现象。同时，AI绘画的技术也通过引入更多的其他信息辅助生成想要的图片，使得结果更加可控。例如近期的ControlNet，通过引入另外一个图片作为条件信息，控制文本生成的图片的风格，进一步提升了可用性。
文生图在多个行业上具有广泛的应用前景，例如在广告行业，AI制作宣传海报；在设计行业，AI辅助艺术创作、服装设计等；在电商行业，有虚拟模特、虚拟试衣等应用场景。另外，文生图在游戏和漫画等行业的应用也会加速内容制作的速度。

语言大模型、视觉大模型等通用大模型就像一个高中生，具有了基础的逻辑、认知、知识处理等通用能力；随着行业、产业对智能化需求的升级，不少领域已经开始对通用大模型这位“高中生”开展进一步的专业训练，让其成为行业领域的专家，提供专业领域的咨询、服务、工作的行业大模型。相较于通用大模型，行业大模型具有定制化、易部署、可微调、强安全等特点，能够有效适用于具体应用场景，更准确解决专业领域问题，提升行业效能。目前，部分行业大模型已经在电力、交通、金融、能源、民生服务、互联网等行业的智能化中崭露头角。
例如，智能办公提效需求强烈，也是AI大模型赋能优先级最高的场景之一。以企业协同工具钉钉为例，2023年4月正式接入通义千问大模型后，群聊、文档、视频会议及应用开发的智能化场景作为首发，通过输入“/”魔法棒可以唤起10余项AI能力，智能化程度显著提升，减少了人工重复操作成本，升级成为智能协同办公平台+智能应用开发平台。

大模型在医疗领域有广泛的应用，在患教助手、问诊在线值班医生、医疗随访、临床辅助决策和过程质控、影像助手、临床科研助理、药物研发数据洞察、医疗保险助手等场景都可以发挥巨大作用。阿里健康基于以上场景，致力于研发“先进且可靠”的垂直领域大模型，通过使用万级的书籍文献，并结合专家经验，通过专家审核，构建了十万级疾病词条和百万级医患问答、百万级别医学术语集、全病种疾病及合理用药知识图谱，在各类平台及各级医疗机构的信息集成、专业语言理解及归纳总结等方面实现了突破，目前已达到一对一个性化咨询服务、提升愈后跟踪性研究效率等成效。
上述内容来自于《生成式人工智能治理与实践白皮书》，更多精彩分享，请点击👇

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