AIGC论文专题 | 探索人工智能生成内容的前沿研究

关于AIGC研究

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是当前人工智能领域最活跃的研究方向之一。它涵盖了文本、图像、音频、视频等多种模态内容的生成技术，其核心是利用深度学习模型（如生成对抗网络GANs、变分自编码器VAEs、扩散模型Diffusion Models和大型语言模型LLMs）来创造高质量、逼真的内容。

本专题页面旨在汇集AIGC领域的代表性学术论文，帮助研究者、开发者和爱好者了解技术原理、最新进展和未来趋势。我们精选了在顶级学术会议（如NeurIPS, ICML, CVPR, ACL等）上发表的重要研究成果，涵盖基础理论、算法创新、应用实践和伦理安全等多个维度。

Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

作者: Prafulla Dhariwal, Alex Nichol 发表于: NeurIPS 2021

本文展示了扩散模型在图像生成质量上可以超越当时最先进的生成对抗网络（GANs）。通过引入分类器引导（classifier guidance）和一系列架构改进，该研究在多个图像生成基准测试中取得了突破性成果，推动了扩散模型成为图像生成领域的主流技术。

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Attention Is All You Need

作者: Ashish Vaswani et al. 发表于: NeurIPS 2017

这篇开创性论文提出了Transformer架构，完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环和卷积结构。该架构成为后续几乎所有大型语言模型（如BERT, GPT系列）的基础，为自然语言生成和其他序列生成任务带来了革命性变化，是AIGC发展的基石之一。

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Language Models are Few-Shot Learners

作者: Tom B. Brown et al. 发表于: NeurIPS 2020

本文介绍了GPT-3模型，一个拥有1750亿参数的大型语言模型。研究展示了GPT-3在零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习场景下惊人的文本生成能力，能够完成翻译、问答、代码生成等多种任务，无需特定任务的微调，极大地推动了通用人工智能生成内容的发展。

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Zero-Shot Text-to-Image Generation

作者: Aditya Ramesh et al. 发表于: ICML 2021

该论文提出了DALL·E模型，能够根据自然语言描述生成相应的图像。DALL·E结合了Transformer架构和变分自编码器，展示了跨模态生成的强大能力，是文本到图像生成领域的重要里程碑，为创意设计和内容创作提供了新的可能性。

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