5.0 AIGC 技术路线及发展

这个小节主要介绍AIGC 技术路线以及发展

从2015年到2024年，人工智能生成内容（AIGC）领域经历了显著的技术进步和发展。以下是根据提供的时间线图，对这一时期内AIGC技术发展的概述：

1. 生成对抗网络（GAN）的发展：

   • 2015年，条件GAN的出现标志着GAN技术的实用化开始。

   • 随后，2016年至2019年间，StackGAN、AttnGAN、BigGAN等逐步推出，这些技术通过改进网络结构和训练方法，显著提高了生成图像的质量和分辨率。

   • StyleGAN系列的推出，尤其是2019年的StyleGAN和2020年的StyleGAN2，进一步推动了生成图像的真实性和细节表现。

2. 扩散模型的兴起：

   • 从2020年开始，扩散模型开始受到关注，如DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）和Score SDE等，为生成高质量图像提供了新的方法论。

   • 2021年及之后，Improved-Diffusion和Guided Diffusion等模型的开发，使得生成的图像更加精细和控制性更强。

3. 文本到图像的技术突破：

   • 2021年，OpenAI的DALL-E和CLIP模型的发布，标志着利用深度学习进行文本到图像生成的重大突破。

   • 随后的DALL-E 2和Google的Imagen模型，进一步提升了从文本描述生成高质量、高分辨率图像的能力。

4. 技术细化与应用扩展：

   • 2022年和2023年，技术如Stable Diffusion和其后续版本，以及对模型的各种改进和适配器（如T2I-Adapter），使得AIGC技术更加成熟，应用范围也更广。

   • 图形用户界面（GUI）的发展，如DreamBooth和Runway的Stable Diffusion GUI，使得这些先进技术更加用户友好，便于非专业用户创作和应用。

5. 未来展望：

   • 预计到2024年，随着技术的不断进步，如SD v3的推出，AIGC将继续朝着更加智能化和多样化的方向发展。

总体来看，2015年到2024年间，AIGC领域的发展不仅推动了技术的革新，也极大地丰富了创意产业的可能性，为未来的艺术创作和内容生成开辟了新的道路。