[논문 리뷰] AI-Generated Content (AIGC): A Survey

Jiayang Wu, Wensheng Gan외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 26.

Topic Modeling인용 수 87

한 줄 요약

이 논문은 AI생성 콘텐츠(AIGC)를 조사하고 범위, 능력, 산업 체인을 정의하며 AI 모델, 생성 모드, 응용, 도전과제, 향후 방향을 논의한다.

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.

연구 동기 및 목표

• AIGC를 정의하고 주요 조건(데이터, 하드웨어, 알고리즘)을 제시한다.
• AIGC의 최첨단 능력과 고급 특성을 특징짓는다.
• 산업 체인과 대형 사전학습 모델의 역할을 설명한다.
• AI 보조 글쓰기와 AI 생성 글쓰기를 구분하고 예를 제시한다.
• 응용 분야(메타버스 포함)를 탐구하고 도전과제 및 향후 방향을 개요를 제시한다.

제안 방법

• AIGC 정의, 능력, 적용에 대한 광범위한 문헌 고찰을 수행한다.
• 콘텐츠 생성을 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 모드로 분류하고 각 예를 제시한다.
• 데이터, 하드웨어, 알고리즘의 세 가지 필수 AIGC 구성요소와 그 상호의존성을 설명한다.
• 생성 알고리즘의 진화(GAN, 트랜스포머, 확산 등)와 대규모 사전학습 모델을 추적한다.
• 산업 가치사슬(데이터 공급자, 알고리즘 기관, 하드웨어, 중간 플랫폼, 다운스트림 사용자를 논의한다.
• AI 보조 글쓰기(AIAW)와 AI 생성 글쓰기(AIGW)를 구별하고 예시 비교를 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI-generated content(AIGC)가 정의하는 바와 그 발전에 필요한 주요 조건은 무엇인가?
• RQ2 AIGC 성능에 기여하는 주요 능력과 특징은 무엇인가?
• RQ3 업스트림에서 다운스트림까지 AIGC 산업 가치사슬은 어떻게 구성되어 있는가?
• RQ4 AI 보조 글쓰기와 AI 생성 글쓰기의 실무 및 결과에서 어떻게 다른가?
• RQ5 메타버스 통합을 포함한 AIGC의 잠재적 응용과 향후 방향은 무엇인가?

주요 결과

• AIGC는 PGC, UGC, AI 생성 모드를 아우르는 텍스트, 이미지, 비디오 생성을 포함한다.
• AIGC의 세 가지 최첨단 능력은 디지털 트윈, 지능형 편집, 지능형 창작이다.
• 대규모 사전학습 모델은 더 나은 일반화, 비용 절감, 더 빠른 학습, 다중 작업 지원, 지속적 최적화를 제공한다.
• AI 보조 글쓰기(AIAW)와 AI 생성 글쓰기(AIGW) 사이에는 실용적 구분이 있으며 인간이 창의적 제어를 유지한다.
• AIGC 산업 체인은 데이터 공급자, 알고리즘 기관, 하드웨어 개발자, 중간 플랫폼, 다운스트림 콘텐츠 플랫폼으로 구성된다.