普通程序员如何入门 AIGC

1. AIGC 概述

AIGC（人工智能生成内容，AI-Generated Content）是一种利用 AI 技术自动生成文本、图片、音频、视频等内容的技术。随着 AI 技术的发展，AIGC 已经被广泛应用于内容创作、广告设计、游戏开发、语音合成等领域。

当前 AIGC 主要涉及的方向包括：

  • 文本生成（NLP）：如 ChatGPT、Claude、Gemini，能自动生成文章、代码、摘要等。
  • 图像生成（AI 绘画）：如 Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney，能自动绘制插画、设计图等。
  • 音频生成：如 VITS、TTS，能进行语音合成、音乐生成。
  • 视频生成：如 Runway Gen-2、Sora，能创建 AI 生成的视频。

AIGC 依赖的核心技术包括：

  • 自然语言处理（NLP）：如 GPT-4、Llama、ChatGLM。
  • 扩散模型（Diffusion Models）：如 Stable Diffusion、DALLE-3。
  • GAN（生成对抗网络）：如 StyleGAN、BigGAN。
  • VAE（变分自编码器）：用于特征提取和压缩。

2. 选择适合自己的 AIGC 方向

作为程序员，入门 AIGC 时，可以根据自己的兴趣选择不同的方向：

方向

适合的场景

相关技术/模型

文本生成

代码生成、问答机器人、内容创作

GPT-4、ChatGLM、Llama

图片生成

AI 绘画、广告设计、动漫制作

Stable Diffusion、Midjourney

音频生成

语音合成、音乐生成

VITS、Whisper、MusicGen

视频生成

短视频、动画制作

Runway Gen-2、Sora

3. 学习基础知识

（1）Python 编程

Python 是 AIGC 主要开发语言，建议熟悉：

  • 基本语法：变量、列表、字典、循环、函数。
  • 数据处理库：numpy、pandas、matplotlib。
  • 深度学习框架：PyTorch、TensorFlow。

（2）深度学习基础

需要掌握的基本知识包括：

  • 神经网络基础：如全连接网络（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。
  • Transformer 结构：目前主流 NLP 和 AIGC 模型的基础，如 BERT、GPT、Stable Diffusion。
  • 常见优化算法：SGD、Adam、反向传播。

推荐学习资源：

  • 《深度学习入门》（李沐）：适合初学者。
  • 《Hands-on Machine Learning》（Aurélien Géron）：实践导向。

（3）AI 开源工具

入门 AIGC 可以利用一些开源工具，而不需要自己从零训练模型：

  • Hugging Face（