[論文レビュー] AI-Generated Content (AIGC): A Survey

Jiayang Wu, Wensheng Gan+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2023

Topic Modeling被引用数 87

ひとこと要約

本稿は AI生成コンテンツ（AIGC）を調査し、その範囲、能力、産業チェーンを定義し、AIモデル、生成モード、適用領域、課題、今後の方向性について論じる。

ABSTRACT

To address the challenges of digital intelligence in the digital economy, artificial intelligence-generated content (AIGC) has emerged. AIGC uses artificial intelligence to assist or replace manual content generation by generating content based on user-inputted keywords or requirements. The development of large model algorithms has significantly strengthened the capabilities of AIGC, which makes AIGC products a promising generative tool and adds convenience to our lives. As an upstream technology, AIGC has unlimited potential to support different downstream applications. It is important to analyze AIGC's current capabilities and shortcomings to understand how it can be best utilized in future applications. Therefore, this paper provides an extensive overview of AIGC, covering its definition, essential conditions, cutting-edge capabilities, and advanced features. Moreover, it discusses the benefits of large-scale pre-trained models and the industrial chain of AIGC. Furthermore, the article explores the distinctions between auxiliary generation and automatic generation within AIGC, providing examples of text generation. The paper also examines the potential integration of AIGC with the Metaverse. Lastly, the article highlights existing issues and suggests some future directions for application.

研究の動機と目的

• AIGCとその主要条件（データ、ハードウェア、アルゴリズム）を定義する。
• AIGCの最先端能力と高度な特徴を特徴づける。
• 産業チェーンと大規模事前学習モデルの役割を説明する。
• AI支援執筆とAI生成執筆を区別し、例を示す。
• 応用例（メタバースを含む）を探求し、課題と今後の方向性を概説する。

提案手法

• AIGCの定義、能力、応用に関する広範な文献調査を実施する。
• テキスト、画像、音声、動画モードに例を挙げてコンテンツ生成を分類する。
• データ、ハードウェア、アルゴリズムという3つの不可欠なAIGCコンポーネントとそれらの相互依存性を説明する。
• 生成アルゴリズムの進化（GAN、トランスフォーマー、拡散など）と大規模事前学習モデルの歴史をたどる。
• 産業価値連鎖（データ供給者、アルゴリズム機関、ハードウェア、ミッドストリームプラットフォーム、ダウンストリームユーザー）について論じる。
• AI支援執筆（AIAW）とAI生成執筆（AIGW）を区別し、具体的な比較を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AI生成コンテンツ（AIGC）を定義する要素は何であり、その開発に必要な条件は何か。
• RQ2 AIGCの性能に寄与する主な能力と特徴は何か。
• RQ3 上流から下流までAIGC産業の価値連鎖はどのように構成されているか。
• RQ4 AI支援執筆とAI生成執筆は実践と成果の面でどう異なるか。
• RQ5 AIGCの潜在的な応用と将来の方向性、メタバースとの統合を含めて。

主な発見

• AIGCはPGC、UGC、およびAI生成モードにわたるテキスト、画像、動画生成を含む。
• AIGCの3つの最先端能力はデジタルツイン、インテリジェント編集、インテリジェント創造である。
• 大規模事前学習モデルはより良い一般化、コスト削減、訓練の高速化、マルチタスク対応、継続的最適化を提供する。
• AI支援執筆（AIAW）とAI生成執筆（AIGW）の実践的区別があり、人間が創造的なコントロールを保持する。
• AIGC産業チェーンはデータ供給者、アルゴリズム機関、ハードウェア開発者、ミッドストリームプラットフォーム、ダウンストリームのコンテンツプラットフォームにまたがる。